Aditi Raghunathan

Analizzando gli effetti del fine-tuning e proponendo il prompting coniugato come soluzione.

AutoFT migliora le prestazioni del modello su dati mai visti grazie a tecniche di fine-tuning innovative.

Questo articolo parla di come stimare le prestazioni di un modello di base senza avere bisogno di moltissimi dati etichettati.

Esplorare come SAM migliori le prestazioni del modello in mezzo al rumore delle etichette.

Esplorare le sfide di sicurezza create dagli attacchi avversariali sugli agenti multimodali.

Come il fine-tuning influisce sulla capacità dei modelli linguistici di ricordare i fatti con precisione.

La precisione influisce sull'efficacia e sul costo della formazione dei modelli linguistici.