Yizhong Wang

Un nuovo metodo per rilevare e classificare gli errori nei risultati dei modelli linguistici.

Il proxy-tuning semplifica e migliora l'adattamento dei modelli linguistici usando modelli esperti più piccoli.

Un nuovo modello linguistico aperto per la ricerca e l'innovazione nel processamento del linguaggio naturale.

Questo studio valuta la memoria, il richiamo e le capacità di ragionamento dei LLM.

La ricerca affronta problemi di tempistica nelle risposte dei modelli linguistici per migliorare l'accuratezza.

Esplorare le difficoltà nel valutare le prestazioni e i limiti dei modelli di linguaggio.

Scopri come il feedback di preferenza migliora i risultati dei modelli linguistici.

Valutare le capacità dei modelli linguistici nella creazione di dati sintetici usando AgoraBench.

Nuovi metodi migliorano la valutazione dei modelli linguistici usando risposte scritte da umani.