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ModelGiF offre un metodo per quantificare le relazioni tra modelli di deep learning.

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Valutare l'accuratezza delle spiegazioni neuronali nei modelli di linguaggio mette in luce difetti importanti.

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Esaminando come i modelli di prompt influenzano le prestazioni dei grandi modelli di linguaggio.

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Un nuovo metodo per valutare l'accuratezza del modello senza etichette vere.

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Migliorare l'accuratezza del modello per categorie rare in dataset sbilanciati.

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

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Esaminando le capacità di Mamba e il suo modello ibrido con i Transformers.

Un nuovo metodo combina alberi decisionali e transformers per prendere decisioni migliori.

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Uno sguardo critico all'efficacia dei modelli di volatilità grezza nei mercati finanziari.

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Un nuovo framework aiuta ad analizzare le spiegazioni dai modelli di linguaggio grandi in modo efficace.

Un nuovo modello basato su MLP migliora la precisione nelle previsioni delle serie temporali usando strati di proiezione casuale.

Uno studio sulla regressione a kernel che affronta l'overfitting e il comportamento delle funzioni kernel.

Uno sguardo a come i VLM combinano l'elaborazione di immagini e testo.

Uno sguardo all'importanza del Coefficiente di Apprendimento Locale nei modelli di machine learning.

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