Informatica - Calcolo e linguaggio

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nei compiti di completamento dei grafi della conoscenza.

Un nuovo metodo per migliorare l'accuratezza del riconoscimento delle entità nei grafi della conoscenza.

Uno studio sull'uso del deep learning per classificare stelle variabili a partire dalle curve di luce.

Integrare informazioni testuali migliora l'accuratezza nelle previsioni delle serie temporali.

Un nuovo approccio al watermarking punta a migliorare la rilevazione e prevenire l'abuso dei modelli linguistici.

Un nuovo framework riduce i bias nei dati migliorando le performance dei modelli linguistici nel seguire le istruzioni.

I nuovi modelli linguistici mostrano prospettive interessanti nella comprensione e generazione del linguaggio umano.

AdpQ offre un modo nuovo per migliorare l'efficienza degli LLM senza dati extra.

Un nuovo metodo migliora il tempo di risposta nei modelli di linguaggio grandi senza compromettere la qualità.

Presentiamo ProCo, un metodo per migliorare l'auto-correzione nei grandi modelli linguistici.

Adattare i modelli di chat per supportare le lingue non inglesi per un accesso più ampio.

Un nuovo metodo migliora le risposte dell'AI imparando da più fonti di feedback.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni del codice generato dai modelli di linguaggio grandi.

Questo studio confronta come i modelli linguistici esprimono incertezza rispetto alla comunicazione umana.

Nuovo sistema migliora le ricerche accademiche usando modelli linguistici.

Un sistema per migliorare la rappresentazione culturale nell'IA attraverso dialoghi simulati.

Nuovo metodo combina Go-Explore con modelli avanzati per un machine learning migliore.

OptLLM aiuta gli utenti a scegliere i migliori LLM per budget e compiti.

Questa ricerca evidenzia la necessità di una valutazione migliore dell'uso della cronologia delle conversazioni nei sistemi di dialogo.

LangCell combina i dati delle celle e il linguaggio naturale per un'analisi delle celle migliore.

Un nuovo metodo migliora come i sistemi gestiscono gli errori nella comprensione del linguaggio parlato.

Questo studio analizza come i modelli linguistici si riprendono dagli errori di ragionamento durante i compiti.

Questo articolo parla di un metodo di ranking flessibile che usa embedding multivettoriali per avere risultati di ricerca migliori.

Un nuovo metodo migliora la compressione del modello mantenendo l'accuratezza.

Esplorando il collegamento tra le teste di attenzione dell'IA e i processi di memoria umani.

Nuovi metodi migliorano i modelli multimodali aggiungendo compiti di domande e valutazione.

Un nuovo metodo per combinare i dati di addestramento migliora le prestazioni del modello linguistico.

I ricercatori usano Brainscore per valutare i modelli di IA rispetto all'attività cerebrale umana.

Esaminando l'equità e l'etica di come i modelli linguistici rispondono agli utenti.

Quest'articolo parla di problemi e migliori pratiche per valutare i modelli di lingua.

Un nuovo metodo per capire le preferenze usando confronti a livello di caratteristiche.

Questo articolo esamina le prestazioni dei modelli linguistici nell'analisi dei dati sulla salute pubblica.

Un modo nuovo per migliorare i modelli di trasformatore usando tecniche di codifica posizionale adattabili.

I2CL migliora l'efficienza e le prestazioni nei compiti dei modelli di linguaggio.

AdvEval mette in luce le debolezze nelle metriche di valutazione della Generazione del Linguaggio Naturale.

La ricerca presenta i metodi STA-1 e STA-M per una marcatura efficace del testo generato dall'IA.

Uno studio introduce RepNoise per proteggere i grandi modelli linguistici da un fine-tuning dannoso.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'IA sfruttando efficacemente tutti gli esperti disponibili.

Un nuovo metodo combina la tecnologia per un calcolo preciso dell'impatto carbonico e spiegazioni comprensibili.

Un framework per rilevare meglio le false affermazioni nei modelli di linguaggio.