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Uno studio valuta i modelli linguistici nel gestire più compiti contemporaneamente.

Una nuova tecnica migliora i modelli linguistici aggiornando e aggiungendo conoscenze in modo efficiente.

Tender offre una soluzione innovativa per l'uso efficiente dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Esaminando le capacità dei LLM rispetto alle tassonomie tradizionali.

Esplorando metodi per creare tabelle strutturate usando modelli di linguaggio grandi.

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

Introduzione dell'evoluzione del modello per migliorare le prestazioni del modello linguistico senza dati di addestramento extra.

Un nuovo metodo migliora i test per i modelli linguistici usando dati reali degli utenti.

Esaminando i limiti dei modelli di linguaggio grandi nella comprensione delle relazioni nel codice.

Le ricerche dimostrano che sensori semplici possono competere con telecamere complesse nei compiti dei robot.

Un nuovo framework aiuta i modelli linguistici ad imparare il linguaggio simbolico senza input umano.

Uno studio sulle prestazioni di modelli linguistici più piccoli e aperti su vari compiti.

Un nuovo metodo per capire come i modelli audio fanno previsioni.

Un nuovo set di dati migliora l'efficienza della ricerca di codice per gli sviluppatori che usano query in linguaggio naturale.

I modelli GLM-4 mostrano capacità migliorate nella comprensione e generazione del linguaggio.

Un nuovo metodo per migliorare la stabilità e le performance del modello in contesti a basse risorse.

Introducendo un metodo flessibile per i tassi di apprendimento che migliora le prestazioni del modello senza orari preimpostati.

Esaminando come l'attivazione dei neuroni migliora il ragionamento aritmetico nei grandi modelli linguistici.

Esaminando i progressi nella tecnologia dei database GPU e le loro prestazioni.

Un nuovo metodo migliora le previsioni sulle prestazioni dei materiali per i componenti stampati in 3D.

Un nuovo metodo migliora la selezione degli esempi e l'ottimizzazione delle istruzioni per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Una nuova metrica migliora la valutazione dei modelli di classificazione del testo in diversi ambiti.

Quest'articolo esplora metodi per rimuovere i dati degli utenti dalle reti neurali in modo efficiente.

Uno studio su come i modelli di stima della posa si comportano con immagini corrotte.

QuickEd migliora la velocità e l'accuratezza nell'allineamento delle sequenze di DNA e proteine.

Un nuovo approccio per ottimizzare i sistemi usando la Logica Temporale dei Segnali.

Un nuovo metodo migliora la protezione della privacy nei modelli di linguaggio mantenendo le prestazioni.

Questo articolo parla dell'adattamento dei modelli linguistici per un supporto migliore in diverse lingue.

Un nuovo protocollo combina il trasporto e la crittografia per un trasferimento di dati sicuro ed efficiente.

RankAdaptor ottimizza il fine-tuning per i modelli AI potati, migliorando le prestazioni in modo efficiente.

Esplorare come forme uniche influenzano l'efficienza e la durata delle batterie.

Un nuovo dataset valuta le prestazioni dei LLM nella risoluzione di sfide legate ai grafi.

Scopri come il debloating migliora le performance e la sicurezza del software rimuovendo codice inutile.

Un nuovo pacchetto di benchmark migliora l'efficienza e l'efficacia dell'autotuning dei compilatori.

MIGU migliora l'apprendimento continuo nei modelli linguistici senza bisogno di dati vecchi.

Nuovi metodi riducono i risultati temporanei in query aggregate complesse.

Un nuovo framework valuta i metodi di condensazione dei grafi per migliorare l'efficienza dell'apprendimento automatico.

Un'analisi dei modelli linguistici e del loro ruolo nella sanità.

Questo studio valuta quanto bene i LLM ragionano sulle direzioni cardinali.

Una nuova funzione di perdita, Astral, migliora le prestazioni delle reti neurali informate dalla fisica.