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Questo studio usa modelli visione-linguaggio per migliorare il rilevamento delle nuvole nelle immagini satellitari.

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Un nuovo metodo di allenamento migliora le prestazioni dei sistemi di dialogo.

Esplorando i recenti miglioramenti nell'estrazione di informazioni sui farmaci dai testi clinici.

Un nuovo metodo migliora le capacità dei robot di capire e maneggiare gli oggetti.

La ricerca integra grafici molecolari e testo per migliorare le previsioni delle proprietà.

Esplorare come i modelli generali si adattano a compiti specifici attraverso la collaborazione.

Un nuovo approccio per valutare l'adattabilità dei modelli pre-addestrati a nuovi compiti.

Valutare i metodi di apprendimento auto-supervisionato per migliorare le diagnosi di imaging medico.

S2PGNN migliora l'adattamento delle GNN ai dati etichettati.

Uno studio migliora il riconoscimento vocale per le persone anziane, usando tecniche innovative.

Investigare le fasi di transizione nei sistemi quantistici per avere intuizioni più profonde nella fisica delle particelle.

Un nuovo modo per migliorare i modelli linguistici puntando su dati di addestramento diversi e complessi.

Esplorare come gli strumenti AI possono aiutare i professionisti della salute a prendere decisioni informate.

Modelli recenti migliorano le previsioni sulle interazioni degli anticorpi con antigeni chiave.

Uno sguardo a come il tuning delle istruzioni migliora le risposte dei modelli di linguaggio.

Questo studio confronta PEFT e ICL nel migliorare la generazione di codice usando LLM.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei diversi tipi di dati.

Scopri come il fine-tuning di Llama 2 aiuta nell'analisi delle notizie finanziarie.

I grandi modelli linguistici semplificano lo sviluppo di archivi di informazioni organizzati.

Presentiamo MerA per migliorare l'efficienza nell'addestramento dei modelli linguistici.

Un nuovo approccio riduce la dimensione dei modelli transformer con un impatto minimo sulla precisione.

La ricerca migliora il riconoscimento dei segni isolati per una comunicazione migliore nelle comunità sorde.

Questo articolo esamina le allucinazioni nei modelli linguistici AI e la ricerca in corso.

Un framework per un'adattamento efficace di modelli di linguaggio multimodali.

Uno sguardo all'uso dei modelli per costruire tassonomie in modo efficiente.

Delta-LoRA semplifica il fine-tuning per i grandi modelli di linguaggio, offrendo prestazioni migliori e un minor consumo di risorse.

Questo progetto migliora la risoluzione di problemi di matematica generando codice Prolog da modelli linguistici.

Un nuovo approccio combina l'apprendimento in contesto e il fine-tuning per migliorare le performance del modello.

Un nuovo approccio migliora il chunking non supervisionato in NLP usando un modello gerarchico.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e le prestazioni nelle reti neurali usando Mixture of Experts.

Questo studio esamina l'impatto del pre-addestramento non supervisionato sui compiti di serie temporali.

Esaminare il compromesso tra il fine-tuning e la preservazione delle abilità generali nei modelli di IA.

Un metodo per valutare come i media descrivono le figure pubbliche.

Questo studio valuta come i LLM possano essere usati in compiti di traduzione in tempo reale.

Questo articolo parla di modi per migliorare l'affidabilità dei modelli AI in ambienti che cambiano.

Questo articolo parla del Salient Channel Tuning, un metodo per un fine-tuning efficiente di grandi modelli.

Esplorare come l'IA può automatizzare la classificazione dei modi di guasto nella manutenzione dei macchinari.

Analizzando gli effetti del fine-tuning e proponendo il prompting coniugato come soluzione.

Un metodo per migliorare i trasformatori grafici in modo efficiente e con un minor uso di risorse.