Um estudo sobre como alinhar agentes em jogos 3D pra melhorar o comportamento.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Aprenda a treinar modelos para embeddings de texto de forma esperta e eficaz.
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As coleções da UltraMedical melhoram modelos de linguagem médica e resolvem a falta de dados.
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Descubra como o LoCalPFN melhora o desempenho de transformadores em dados tabulares.
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Estudo revela técnicas eficazes pra melhorar modelos de linguagem grandes multimodais.
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Um estudo sobre a eficácia de vários modelos leves na classificação de imagens.
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Este estudo explora métodos pra melhorar modelos de visão-linguagem usando imagens geradas.
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Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar a geração de diálogos em modelos de linguagem.
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Analisando os riscos e as medidas de segurança na adaptação de modelos de linguagem.
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Um olhar sobre como os LLMs encaram desafios de programação por meio de exemplos.
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Uma nova abordagem pra classificar dados tabulares usando ICL-transformers tá mostrando resultados promissores.
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Analisando a eficácia do raciocínio em modelos de linguagem grandes.
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Investigando como o espaço latente afeta o desempenho de modelos transformer em tarefas de linguagem.
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Analisando o impacto do conteúdo de notícias sintéticas e as dificuldades de detecção.
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Analisando a memorização em modelos de conclusão de código e suas implicações de privacidade.
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Esse artigo examina maneiras de melhorar as habilidades de planejamento em grandes modelos de linguagem.
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Um método pra avaliar o conhecimento do modelo através do processamento interno.
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O DetectBench avalia LLMs pela capacidade de detectar evidências ocultas em tarefas de raciocínio.
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Um novo método pra melhorar a estabilidade e o desempenho do modelo em ambientes com poucos recursos.
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Como o ajuste fino afeta a habilidade dos modelos de linguagem de lembrar fatos com precisão.
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Avanços em ajustar modelos de linguagem usando técnicas inovadoras.
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O RankAdaptor otimiza o fine-tuning para modelos de IA podados, melhorando o desempenho de forma eficiente.
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Métodos para reduzir o uso de memória durante o ajuste fino de modelos grandes.
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Este estudo apresenta um conjunto de dados e um método pra melhorar a precisão do ASR chinês usando Pinyin.
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Novos métodos aprimoram as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem pra melhorar o desempenho nas tarefas.
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Um novo método melhora a forma como os modelos de linguagem se alinham com os valores humanos.
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Este estudo foca em melhorar as respostas do modelo visando requisitos de comprimento específicos.
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Pesquisa sobre como melhorar a transferência de conhecimento em dispositivos inteligentes com recursos limitados.
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Este estudo avalia quão bem os grandes modelos de linguagem utilizam informações externas.
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O dataset GTZAN-synth usa música sintética pra melhorar os sistemas de tagueamento de música.
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Novo método melhora o desempenho de redes neurais spiking em tarefas de linguagem.
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Novos métodos melhoram o design molecular medindo a incerteza das previsões.
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Um novo sistema melhora o processamento de dados enquanto garante a privacidade do usuário e o uso eficiente dos recursos.
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O HyperLoader melhora o treinamento de modelos multitarefa usando técnicas inovadoras e hipernetworks.
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Pesquisas mostram como é fácil remover as funções de segurança dos modelos Llama 3.
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Uma nova estrutura melhora o desempenho de modelos grandes de forma eficiente durante o ajuste fino.
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CPT melhora a performance de modelos de caixa-preta sem acesso direto aos parâmetros internos.
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Ajustando grandes modelos de linguagem diretamente nos smartphones enquanto protege os dados dos usuários.
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Analisando métodos pra melhorar a geração de código pra linguagens de programação especializadas usando LLMs.
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Novo conjunto de dados melhora o desempenho do modelo de linguagem árabe e ajuda na comunicação eficaz.
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