Ge Zhang

MMLU-Pro desafia modelos de linguagem com perguntas mais difíceis e mais opções de respostas.

Um novo método ajuda a equilibrar os dados de treinamento pra melhorar o desempenho da IA.

Analisando as dificuldades de traduzir linguagem metafórica na tradução automática.

O GIEBench avalia as respostas empáticas de LLMs com base em identidades de grupos diversos.

DDK melhora a destilação de conhecimento, deixando modelos de linguagem menores mais eficientes.

I-SHEEP permite que modelos de linguagem grandes aprendam continuamente a partir de dados gerados.

Explorando como o aprendizado de preferências melhora o alinhamento do modelo de linguagem com as expectativas humanas.

Uma nova ferramenta avalia o desempenho de modelos de linguagem grandes em diferentes tipos de dados.

Pesquisadores usam falhas de jogos pra ensinar IA sobre senso comum físico.