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ReadAgent migliora la capacità dei modelli linguistici di elaborare testi lunghi in modo efficace.

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Un nuovo metodo punta a ridurre le uscite dannose dai modelli di linguaggio AI.

Un nuovo approccio migliora i sistemi di dialogo orientati ai compiti usando le chiamate di funzione.

LoRETTA migliora l'efficienza del fine-tuning per i modelli di linguaggio grandi con meno parametri.

Nuovi metodi per migliorare l'apprendimento continuo nei modelli linguistici mantenendo le conoscenze passate.

I modelli di linguaggio sono bravi con il testo ma non capiscono le cose sensorialmente.

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Un nuovo metodo aiuta i robot a seguire comandi complessi in modo più efficace.

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Archer introduce ragionamenti complessi per migliorare i task da testo a SQL in diverse lingue.

Esaminando la combinazione di SFMs e LLMs per migliorare la traduzione del parlato.

Questo studio valuta modelli per seguire i cambiamenti nel significato delle parole tra le lingue.

Esaminare i limiti dei LLM nell' capire e mantenere informazioni temporali.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nei modelli ASR multilingue integrando tecniche di mascheramento adattivo.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento dei LLM con un minimo di feedback umano.

Indagando sull'audio deepfake per migliorare i modelli di trascrizione per lingue meno comuni.

Esplorando come le reti tensoriali possano migliorare la modellazione del linguaggio attraverso le catene di spin di Motzkin.

Uno studio mostra che i LLM si comportano alla grande nel rispondere da scelte, rivelando abilità di ragionamento inaspettate.

Esplorare come l'ordine delle parole influisce sul'elaborazione del linguaggio e sulla comunicazione.

Esaminando come le parole nuove influenzano le prestazioni del modello linguistico.

SiLLM migliora la traduzione in tempo reale integrando due modelli distinti.

Esaminando le dimensioni del campione necessarie affinché modelli specializzati superino quelli generali.

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Esplorare l'apprendimento nel contesto e le sue implicazioni sulle performance dell'AI multilingue.

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Questo studio esamina l'efficacia dei modelli multilingue nel seguire le istruzioni nelle lingue europee.

Uno studio sul ruolo dei Neuroni di Conoscenza Degenerati nel migliorare le prestazioni dei modelli linguistici.

Indagare come i metodi di tokenizzazione influenzano i compiti aritmetici nei modelli linguistici.

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Un nuovo framework migliora il rilevamento dei discorsi d'odio creando casi di test realistici.

Un agente adattivo migliora il lavoro di squadra in Codenames usando più modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora come i modelli di IA esprimono la loro fiducia nelle risposte.

Quest'articolo analizza i pericoli del fine-tuning dannoso nei modelli di linguaggio.

Un nuovo approccio che usa la retrotraducción punta a proteggere i modelli linguistici da richieste dannose.

Un metodo per migliorare la qualità delle risposte nei modelli di linguaggio usando il feedback.

Uno studio rivela le sfide e i progressi nella memoria dei chatbot durante dialoghi lunghi.

Lo studio valuta la capacità dei LLM di creare dati question-answer culturalmente rilevanti.

Questo articolo esamina l'affidabilità delle opinioni politiche nei modelli di linguaggio ampi.