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Uno sguardo ai Mixture-of-Experts e al ruolo dei router nell'efficienza dei modelli.

MoE-LLaVA combina immagini e testo usando una struttura di modello efficiente.

OGEN migliora la capacità dei modelli visione-linguaggio di riconoscere nuove classi in modo efficace.

ChatMPC consente agli utenti di personalizzare i robot attraverso interazioni in linguaggio naturale in tempo reale.

VoxtLM combina riconoscimento vocale, sintesi, generazione di testo e continuazione in un unico modello.

Esaminando le sfide e le opportunità per capire i LLM.

MoDE migliora la collaborazione tra esperti per una performance migliore nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dai dati non etichettati in diversi ambiti.

Un nuovo modello di linguaggio illimitato migliora le previsioni usando dati estesi.

Questo articolo parla di come rappresentare meglio le diverse credenze morali nell'AI.

Presentando un metodo flessibile per riconoscere le parole chiave nel parlato in diverse lingue.

Un nuovo metodo allena sistemi di didascalia audio usando solo descrizioni testuali.

Questo documento esamina le iniezioni di prompt e le loro implicazioni per i modelli di intelligenza artificiale.

Analizzare l'impatto degli adattatori linguistici sulle prestazioni dei modelli multilingue.

Questo studio si concentra sul miglioramento dei sistemi di QA attraverso la comprensione del contesto.

I ricercatori hanno sviluppato un framework per capire meglio video e testo.

La ricerca mostra come la struttura dei documenti migliora le prestazioni dei modelli di NLP.

Esplorare come ChatGPT può migliorare la qualità dei messaggi di commit nello sviluppo software.

Questo articolo esplora metodi per usare GPT-3.5 per automatizzare le recensioni di codice in modo efficace.

Un nuovo dataset punta a migliorare la ricerca sui modelli linguistici e promuovere la trasparenza.

Analizzando il costo e l'efficienza dei modelli linguistici grandi in vari compiti.

Uno sguardo a come la tokenizzazione influisce sull'efficienza dei modelli di linguaggio.

Questo studio esamina l'aggiunta della ricorrenza ai Transformers per migliorare le prestazioni nei compiti di machine learning.

Valutare i LLM per capire quanto riescono a cogliere vari aspetti del contesto.

Un nuovo metodo offre un feedback migliore per l'addestramento dei modelli linguistici.

Questo documento parla di come adattare i modelli linguistici per allinearli ai valori e alle aspettative umane.

Il nuovo modello T5VQVAE migliora il controllo semantico nella generazione del linguaggio.

Un metodo per migliorare l'affidabilità nella generazione di testi misurando l'incertezza.

Nuovo dataset migliora la verifica dei passaggi di ragionamento nei modelli di IA.

Uno sguardo a come i Transformers e i GSSM gestiscono i compiti di copia.

Nuovo approccio migliora i LLM integrando codice Python eseguibile per gestire meglio le azioni.

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

Un nuovo metodo si concentra sulla rilevanza per migliorare le risposte dei modelli di linguaggio.

Esplorando la sinergia tra RL e LLM per migliorare le applicazioni AI.

HQA-Attack crea esempi avversariali di alta qualità nel testo mantenendo il significato.

Questo articolo esamina tecniche per migliorare l'efficienza e le prestazioni dei Grandi Modelli Linguistici.

Il KB-Plugin migliora il modo in cui i LLM accedono e usano basi di conoscenza meno conosciute.

La ricerca mostra come i vettori di stile possono controllare l'output testuale nei modelli linguistici.

Un metodo per velocizzare i grandi modelli di linguaggio senza sacrificare la qualità dell'output.

Un nuovo metodo semplifica la comprensione dei modelli di classificazione del parlato.