Approche innovante pour guider les grands modèles de langage grâce à l'auto-évaluation.
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La science de pointe expliquée simplement
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Le Block Transformer améliore la vitesse et l'efficacité du traitement de texte dans les modèles de langage.
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Un coup d'œil sur les types d'incertitude et leur importance dans les modèles de langue.
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Un aperçu des modèles qui fonctionnent sans multiplication de matrices pour une meilleure efficacité.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité de la traduction grâce à une augmentation de données efficace.
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Cet article examine comment les modèles de langue traitent l'aspect verbal en russe.
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Découvrez comment les Transformers à esprit étendu améliorent la gestion de la mémoire dans les modèles de langage.
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Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage zéro-shot grâce à de meilleures descriptions d'entités et de relations.
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Une nouvelle méthode améliore la résolution des événements en combinant des modèles de langage pour plus de précision.
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Zyda, un jeu de données avec 1,3 trillion de tokens, améliore l'entraînement des modèles de langue.
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Améliorer les méthodes pour évaluer la similarité de sens entre les phrases en langage naturel.
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Un nouveau jeu de données évalue le raisonnement des grands modèles de langage avec des requêtes complexes.
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Évaluer la difficulté des questions améliore l'efficacité des systèmes de recherche d'informations.
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Une nouvelle méthode améliore le scoring de confiance dans les modèles de langue en utilisant des explications stables.
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Présentation de PlugIR pour des recherches d'images plus efficaces grâce à un dialogue interactif avec l'utilisateur.
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MIVPG améliore comment les modèles interpretent les images et le texte ensemble.
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Un nouveau cadre améliore les méthodes de pruning pour les grands modèles de langage sans réentraînement.
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Une nouvelle méthode améliore la classification d'images en utilisant des descriptions textuelles détaillées.
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Un nouveau jeu de données améliore la recherche pour relier des événements à travers des documents avec un langage créatif.
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Cette étude examine l'utilisation de l'IA pour analyser les réponses des étudiants en éducation biologique.
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Un nouveau modèle reproduit une compréhension humaine dans les systèmes d'IA.
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De nouvelles méthodes comme PromptFix aident à sécuriser les modèles de langue contre les menaces cachées.
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Explorer la classification multi-label pour améliorer la reconnaissance des relations de discours.
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Évaluer des méthodes pour un contrôle précis des caractéristiques du texte dans les sorties des LLM.
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Une nouvelle approche améliore l'alignement des modèles de langage en utilisant peu de données annotées par des humains.
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Une nouvelle méthode améliore l'alignement et la sécurité des grands modèles de langage.
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Une nouvelle méthode éclaire comment les modèles de langage se souviennent des données d'entraînement.
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Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les modèles de langue, renforçant la confiance des utilisateurs.
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Explore les capacités d'apprentissage des modèles de langage et leurs applications.
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ABEX utilise Abstract-and-Expand pour améliorer les données d'entraînement pour les tâches de compréhension du langage naturel.
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Ce document explore comment les MLLMs stockent et transfèrent des informations pour répondre à des questions visuelles.
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Apprends à entraîner des modèles pour les embeddings de texte de manière intelligente et efficace.
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De nouveaux systèmes améliorent la classification des valeurs morales dans les textes.
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Cette étude examine comment les LLM gèrent les changements dans les tâches de résumé.
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Un aperçu de l'importance de la culture dans les avancées du Traitement Automatique des Langues.
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ETRASK améliore l'extraction de relations grâce à une sélection d'instances innovante et des modèles préentraînés.
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Une nouvelle méthode améliore la performance des grands modèles de langage dans des domaines spécialisés.
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FastGAS améliore l'efficacité dans la sélection d'exemples pour l'apprentissage en contexte en utilisant une approche basée sur des graphes.
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