Rishabh Agarwal

Ricerca su come i Transformers migliorano la generalizzazione per sequenze più lunghe in compiti di addizione.

Questo articolo parla di come usare la classificazione per le funzioni di valore nel deep reinforcement learning.

Questo documento esamina i vantaggi dell'apprendimento a molti colpi nei modelli di linguaggio.

SiT migliora la capacità degli agenti di generalizzare nell'apprendimento per rinforzo grazie alla simmetria e all'attenzione.

La ricerca mostra come il decoding MBR migliora la qualità della traduzione nei modelli più piccoli.

Gemma 2 offre alte prestazioni in un formato compatto per compiti linguistici.

Uno studio rivela che i modelli più economici potrebbero produrre dati di addestramento migliori per i compiti di ragionamento.

Questo metodo aiuta le IA a imparare creando e risolvendo sfide.