Ge Zhang

Scopri i processi dietro l'addestramento dei modelli di linguaggio AI avanzati.

MuPT utilizza la notazione ABC per una generazione musicale efficace con l'IA.

MAP-Neo punta a trasparenza e performance nella modellazione del linguaggio AI.

MMLU-Pro mette alla prova i modelli linguistici con domande più difficili e più opzioni di risposta.

Un nuovo metodo aiuta a bilanciare i dati di addestramento per migliorare le prestazioni dell'IA.

Esaminando le difficoltà di tradurre il linguaggio metaforico nella traduzione automatica.

GIEBench valuta le risposte empatiche degli LLM in base a diverse identità di gruppo.

DDK migliora la distillazione della conoscenza, rendendo i modelli linguistici più piccoli più efficienti.

I-SHEEP permette ai grandi modelli di linguaggio di imparare continuamente dai dati generati.

Esplorare come l'apprendimento delle preferenze migliora l'allineamento dei modelli linguistici con le aspettative umane.

Un nuovo strumento valuta le prestazioni dei modelli di linguaggio su diversi tipi di dati.

I ricercatori usano i bug nei videogiochi per insegnare all'IA il buon senso fisico.