Philip H. S. Torr

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Uma visão geral de prompting e prefix-tuning em modelos de transformadores.

O DietCL combina de forma eficaz dados rotulados e não rotulados pra um aprendizado melhor.

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Analisando como modelos recorrentes podem aproximar funções com base em prompts.

Um novo método melhora o uso de dados de sensores em carros autônomos.

Uma nova abordagem simplifica a segurança e a utilidade no treinamento de modelos de linguagem.

Descubra como o MALT melhora a resolução de problemas através do trabalho em equipe entre modelos de linguagem.