Une nouvelle méthode réduit l'oubli dans les modèles de langue lors des mises à jour.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle méthode réduit l'oubli dans les modèles de langue lors des mises à jour.
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BIDER améliore la précision des réponses fournies par les grands modèles de langage.
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Une étude révèle comment les modèles de transformateurs réalisent des tâches de raisonnement en utilisant des stratégies internes.
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Cet article parle des techniques pour améliorer la transparence du raisonnement dans les modèles d'IA.
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Examiner comment l'auto-attention impacte la performance du modèle dans différentes tâches.
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Une étude sur comment les modèles de langage interprètent des phrases vagues.
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Une nouvelle approche améliore les prédictions pour des structures de graphes diverses en utilisant PM-FGW.
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Un aperçu de comment les VLMs combinent le traitement d'images et de textes.
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ProSparse améliore la sparsité d'activation dans les LLM pour une meilleure efficacité et performance.
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Un nouveau référentiel améliore la récupération de documents en polonais.
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Explorer les défis de sécurité de l'ingénierie des invites avec les LLM.
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Cette étude examine comment les modèles de langage apprennent et stockent des informations pendant l'entraînement.
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Un étalon pour évaluer les modèles de langage biomédical en français.
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Améliorer la compréhension des images et du texte par les ordinateurs grâce à des techniques d'entraînement avancées.
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Apprends comment les adaptateurs de langue améliorent les modèles pour les nouvelles langues.
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Une nouvelle méthode améliore les capacités de raisonnement des grands modèles de langage.
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Cette étude évalue la mémoire, le rappel et les capacités de raisonnement des LLM.
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Explorer les avancées et les applications des transformateurs linéaires dans l'apprentissage automatique.
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Présentation d'une méthode pour accélérer les modèles de langue tout en améliorant l'efficacité des ressources.
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Une nouvelle méthode améliore comment les modèles de langage choisissent et utilisent les outils de manière efficace.
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Nouveaux tests de référence MLLMs sur des tâches de réseaux sociaux comme la désinformation et le discours de haine.
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DeiSAM améliore la compréhension des images en combinant des réseaux de neurones avec un raisonnement logique.
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Ce cadre améliore la diversité des annotations tout en réduisant les coûts dans les tâches de NLP.
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Améliore la communication avec les LLM en comprenant les erreurs et en utilisant des invites claires.
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Organiser les données d'entraînement améliore vachement la performance du modèle de langue.
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Cette étude examine les biais dans les modèles de langage masqués et leurs implications.
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Une nouvelle méthode améliore l'extraction des relations à partir de textes non structurés.
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Une nouvelle méthode pour convertir le langage naturel en Langage de Requête de Corpus pour la recherche linguistique.
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FanOutQA aide à évaluer les modèles de langage sur des questions multi-étapes difficiles en utilisant des données structurées.
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Une nouvelle méthode identifie les mises en page typiques de documents dans différents domaines et langues.
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Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de langage grâce à une meilleure sélection d'exemples.
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Une nouvelle méthode améliore les LLMs en intégrant des insights sur le comportement des utilisateurs.
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De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les modèles apprennent des données pour de meilleures prédictions.
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Une méthode pour améliorer les modèles de langage afin qu'ils répondent aux questions sans réponse.
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Un aperçu du rôle des têtes d'attention et des neurones dans les modèles de langage.
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Explorer les techniques d'augmentation de données et leur impact sur les modèles NLP.
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De nouvelles méthodes promettent une meilleure performance des modèles d'IA grâce à un apprentissage par renforcement simplifié.
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Examiner comment la sensibilité aux mots affecte les modèles de traitement du langage naturel.
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FUTE propose une nouvelle approche des embeddings de tâches à travers plusieurs modèles.
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