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GROD migliora come i transformer gestiscono i dati fuori distribuzione per avere previsioni migliori.

Un nuovo modello rileva il pregiudizio sociale nel testo usando dati sintetici.

Esplorare strategie per migliorare i Modelli di Linguaggio Grande attraverso la collaborazione.

Un nuovo dataset migliora il machine learning nella comprensione di ambienti 3D e linguaggio.

Un nuovo sistema semplifica la creazione di prompt per i modelli linguistici, migliorando l'esperienza utente.

Questa ricerca mette in evidenza metodi per migliorare i modelli linguistici aggiungendo nuovo vocabolario in modo efficace.

Uno studio su come i LLM riconoscono le entità nei documenti legali, con un focus sui testi indiani.

Questo documento mette in discussione la convinzione nella coerenza delle risposte dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo per classificare testi con input dell'utente e supervisione debole.

Questo studio migliora i modelli di prompt per una performance migliore nei modelli di linguaggio.

I datastore più grandi migliorano le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di linguaggio basati sul recupero.

Questo articolo esamina come i Transformer ragionano e il ruolo dei foglietti.

Un metodo per migliorare i modelli linguistici esistenti senza doverli riaddestrare a caro prezzo.

Presentiamo DictaLM 2.0 e DictaLM 2.0-Instruct per un'elaborazione migliorata della lingua ebraica.

Esplorare come le macchine possono seguire le indicazioni umane negli spazi reali.

Esplora come i modelli linguistici rappresentano le emozioni legate a diverse religioni.

Un nuovo metodo per migliorare il riconoscimento in documenti complessi.

Un'architettura modello flessibile che migliora l'efficienza e le prestazioni del Transformer.

Una selezione dei dati efficace migliora le performance nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Un nuovo modo per trovare momenti video usando query in linguaggio naturale.

Uno sguardo a come i KG e i LLM migliorano le applicazioni AI.

I ricercatori semplificano i metodi per elaborare testi e grafici usando modelli di linguaggio.

Esaminando le difficoltà che i modelli affrontano con le sequenze lunghe in varie applicazioni.

Un nuovo metodo che migliora le prestazioni del modello attraverso una gestione efficace degli outlier.

Un modello guidato dalla voce che trasforma l'interazione audio con la tecnologia.

Uno studio rivela connessioni chiave su come funzionano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Presentiamo l'Adaptazione Random Subspace per un fine-tuning efficiente dei modelli linguistici.

Un nuovo framework migliora le prestazioni dell'ASR usando dati e risorse limitati.

Migliorare come i modelli gestiscono le prove in documenti lunghi costruisce la fiducia degli utenti.

PaliGemma unisce comprensione delle immagini e del testo per applicazioni versatili.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei VLM dai candidati etichettati ambigui.

MARS migliora la qualità delle immagini generate da descrizioni testuali usando tecniche avanzate.

LAPT semplifica la rilevazione OOD, migliorando l'affidabilità dell'IA in situazioni di incertezza.

I metodi automatici per annotare i membri del gruppo possono migliorare l'equità nei sistemi di recupero delle informazioni.

Uno studio su come migliorare la capacità dell'IA di seguire istruzioni in linguaggio naturale.

Un nuovo metodo per un'efficace modellazione degli argomenti in testi lunghi.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza nei meccanismi di attenzione per i modelli linguistici.

La ricerca si concentra su come migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli linguistici.

KVMerger riduce l'uso della memoria nei modelli linguistici mantenendo le prestazioni grazie a una fusione efficace degli stati.

Un nuovo approccio migliora le abilità matematiche dei modelli linguistici utilizzando tecniche di autoapprendimento.