Christopher Potts

Uno studio dettagliato su come i modelli memorizzano il testo e le sue implicazioni.

Metodi innovativi migliorano l'allineamento dei LLM con le preferenze umane per una performance migliore.

Uno sguardo approfondito alle Gated Recurrent Units nell'apprendimento delle sequenze.

Questo approccio semplifica la scelta di dataset di pretraining efficaci per i modelli linguistici.

Un nuovo dataset migliora i suggerimenti di completamento automatico delle query usando dati reali degli utenti.