Leshem Choshen

Un nuovo metodo per valutare i modelli di linguaggio grandi usando meno esempi.

Un nuovo benchmark valuta la comprensione della competenza linguistica da parte dei modelli di linguaggio.

Uno sguardo a come i modelli di intelligenza artificiale afferrano le conoscenze essenziali del mondo.

La ricerca delinea tecniche per migliorare l'efficienza nel servire gli adattatori LoRA.

Questo paper presenta un metodo per valutare i modelli di linguaggio attraverso vari prompt.

Uno studio su come raccogliere e usare il feedback degli utenti per migliorare i modelli di linguaggio.

Esplora la necessità di un sistema di feedback aperto per migliorare le risposte dell'IA.

Condividi le tue chat con l'AI facilmente e aiuta a migliorare i modelli.

Questo studio analizza come i modelli di linguaggio condividono conoscenza in diverse lingue.

I ricercatori stanno esaminando l'affidabilità delle metriche per la sicurezza dei modelli di linguaggio.

ZipNN comprime i modelli AI in modo efficiente, mantenendo intatti i dettagli essenziali.

Affrontare i pregiudizi culturali nella valutazione multilingue per migliorare le prestazioni dei modelli linguistici.

Una competizione per migliorare il modo in cui le macchine imparano le lingue come fanno i bambini.

Scopri come Sloth sta cambiando le previsioni per le prestazioni dei modelli linguistici.