Sebastian Ruder

A SEACrowd tem como objetivo melhorar a representação da IA para as línguas e culturas do Sudeste Asiático.

Um olhar sobre como a confusão linguística afeta a geração de texto da IA.

Explorando como dados sintéticos moldam modelos de machine learning e seu comportamento.

Estudando como a quantização afeta o desempenho em diferentes línguas.

BAM melhora a eficiência do MoE ao integrar parâmetros de atenção e FFN.

Novas pesquisas destacam os desafios na representação dos dialetos árabes em modelos de linguagem.