Rishabh Agarwal

Pesquisa sobre como os Transformers melhoram a generalização para sequências mais longas em tarefas de adição.

Este artigo fala sobre usar classificação para funções de valor em aprendizado por reforço profundo.

Esse artigo analisa os benefícios do aprendizado com várias amostras em modelos de linguagem.

SiT melhora a capacidade dos agentes de generalizar em aprendizado por reforço através de simetria e atenção.

Pesquisas mostram como a decodificação MBR melhora a qualidade da tradução em modelos menores.

Gemma 2 oferece alta performance em um tamanho compacto para tarefas de linguagem.

Estudo revela que modelos mais baratos podem produzir dados de treinamento melhores para tarefas de raciocínio.

Esse método ajuda as IAs a aprender criando e resolvendo desafios.