Un nuovo benchmark mira a migliorare la valutazione dell'incertezza nei modelli linguistici.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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Un nuovo metodo migliora il ragionamento del modello attraverso tracce di programmazione strutturata.
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Esaminando come il fine-tuning influisce sulla sicurezza nei modelli linguistici in vari compiti.
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Un nuovo modo di valutare i modelli di ML usando la Teoria della Risposta all'Elemento per avere intuizioni migliori.
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Modelli di base solidi migliorano la valutazione dei sistemi ML nella sanità.
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Uno sguardo agli intervalli di confidenza nel few-shot learning e il loro impatto sulla valutazione del modello.
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Esaminando la comprensione e l'accuratezza dei risultati dei modelli linguistici.
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Ricerca che mette in evidenza l'uso delle funzioni d'influenza per migliorare le prestazioni delle PINN nei problemi fisici.
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Uno sguardo su come la dimensione efficace influisce sull'addestramento dei modelli.
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Questo documento valuta quanto bene i modelli linguistici spiegano i concetti scientifici.
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Questo articolo esamina i GAM come soluzione per le performance predittive e l'interpretabilità.
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Esaminando come i campioni difficili influenzano le prestazioni del modello e l'affidabilità dell'accuratezza del test.
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Questo articolo esamina come i diversi strati influenzano le prestazioni degli LLM.
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Le etichette morbide possono migliorare le performance dei modelli di machine learning in situazioni di dati incerti.
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RepairBench stabilisce standard per confrontare modelli di intelligenza artificiale nella risoluzione di bug software.
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Un nuovo metodo per testare i modelli linguistici usando testi randomizzati.
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Il nuovo strumento H-POPE migliora l'accuratezza dei modelli visione-linguaggio.
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