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Un nuovo metodo migliora l'efficienza del recupero delle immagini usando campioni di testo.

Un nuovo benchmark valuta quanto bene i modelli capiscono il tempo e gli eventi.

Questo studio esplora nuovi modelli per migliorare la traduzione linguistica usando dati abbinati.

Presentiamo il modello MSFF-QDConv per una classificazione del testo efficiente usando tecniche quantistiche.

Questo articolo esamina metodi per valutare la varianza nei benchmark di valutazione dei modelli linguistici.

Uno sguardo a come la qualità del testo si collega alla sua probabilità nei modelli di linguaggio.

Uno sguardo più da vicino a come i Transformers imparano dagli esempi in contesti diversi.

Un dataset per testare le connessioni tra immagini e testo mostra che i modelli faticano con i compiti di testo-immagine.

Un nuovo metodo migliora l'elaborazione di testi lunghi nei modelli linguistici in modo efficiente.

Un dataset pensato per migliorare l'accesso alle informazioni sul clima delle aziende.

Nuovi metodi potrebbero affinare la comprensione delle preferenze umane da parte dei modelli di linguaggio.

Esplorare come l'IA migliora la comprensione basata sul dialogo e l'accuratezza delle risposte.

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.

Esplorare nuovi metodi per un riconoscimento efficace con pochi esempi nel machine learning.

Questo documento presenta un framework per valutare le vulnerabilità nei grandi modelli di linguaggio.

I miglioramenti nei modelli linguistici rendono più facile estrarre dati dagli articoli scientifici sui materiali.

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

Un nuovo benchmark punta sulla composizionalità nella comprensione dei video e nei modelli linguistici.

La ricerca mostra che stili di risposta coerenti migliorano l'efficacia degli LLM con meno esempi.

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

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei LLM su testi lunghi senza perdere precisione.

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

GloVe-V migliora le rappresentazioni delle parole misurando l'incertezza nelle rappresentazioni vettoriali.

Investigando come lo spazio latente influisce sulle prestazioni del modello transformer nei compiti di linguaggio.

Un nuovo metodo combina l'umano e l'IA per una classificazione dei testi più efficiente.

Analizzando le storie sui social media e i loro effetti sulle tendenze economiche.

Un nuovo benchmark per valutare i grafi dinamici con attributi testuali in vari campi.

Un nuovo modello aumenta l'accuratezza nella comprensione del linguaggio naturale usando le previsioni di esperti.

Questo articolo parla del soft prompting come metodo per l'unlearning delle macchine nei LLM.

Self-MoE crea esperti specializzati per migliorare le prestazioni del modello linguistico.

Un framework migliora la generazione di codice per linguaggi specializzati usando la documentazione.

Un nuovo approccio per migliorare l'abbinamento immagine-testo usando modelli dual-encoder e grafi di scena.

TourRank migliora il posizionamento dei documenti usando un approccio basato sui tornei.

I ricercatori hanno sviluppato il dataset GECO e GECOBench per affrontare il bias di genere nell'IA.

Nuovo metodo migliora la generazione aumentata da recupero per rispondere a domande complesse.

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

Questo articolo esamina come i LLM si comportano nei compiti di ragionamento sillogistico.

Uno studio sui processi decisionali dei modelli di linguaggio grandi.

MMNeedle testa i modelli multimodali sulle capacità di gestire contesti lunghi.