Tatsunori Hashimoto

Esse estudo revela como pontos de dados individuais impactam o desempenho do modelo de aprendizado de máquina.

Analisando os modelos que já existem dá pra ver como o desempenho dos modelos de linguagem muda conforme eles vão ficando maiores.

Como o ajuste fino afeta a habilidade dos modelos de linguagem de lembrar fatos com precisão.

Esse artigo apresenta uma nova abordagem usando Treinamento em Tempo de Teste pra melhorar o desempenho de RNN.

Novos métodos melhoram os testes para modelos de linguagem, focando em áreas chave de desempenho.

Explore a necessidade de um sistema de feedback aberto pra melhorar as respostas da IA.

Essa abordagem facilita a escolha de conjuntos de dados de pré-treinamento eficazes para modelos de linguagem.

Novo método melhora o conhecimento dos modelos de linguagem com dados limitados.