Um novo método pra detectar e classificar erros nas saídas de modelos de linguagem.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método pra detectar e classificar erros nas saídas de modelos de linguagem.
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Um olhar sobre os problemas e soluções para alucinações em modelos de linguagem.
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Explorando novas formas de categorizar imprecisões em modelos de linguagem pra entender melhor.
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Um olhar sobre as armadilhas do ajuste de instruções para modelos de linguagem de IA.
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Avaliar como modelos de linguagem apoiam reivindicações médicas com referências confiáveis.
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Aprenda sobre os desafios e métodos pra melhorar a precisão dos LLMs.
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Uma comparação simples entre LLMs e um jogo de dois jogadores revela algumas sacadas sobre o treinamento deles.
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Aprenda como a geração de texto a partir de dados torna informações complexas mais fáceis de entender.
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Esta pesquisa analisa como os modelos de linguagem reagem a informações corretas e falsas.
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Pesquisas mostram que LLMs conseguem processar conhecimento estruturado de forma eficaz, mesmo quando tá uma bagunça.
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Um novo modelo melhora as avaliações de sistemas de diálogo com técnicas de simulação de usuários aprimoradas.
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Esse artigo fala sobre uma nova estrutura pra avaliar alucinações em LVLMs.
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Este artigo apresenta um novo método para examinar imprecisões em modelos de linguagem.
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Essa pesquisa analisa a mudança de ações intencionais para ações não intencionais em vídeos.
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Explorando as imprecisões em modelos de linguagem grandes e suas implicações.
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Apresentando um método pra avaliar a confiabilidade nas saídas de modelos de linguagem.
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HILL ajuda os usuários a identificar imprecisões nas respostas dos modelos de linguagem.
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A SHROOM tem como objetivo identificar e melhorar a precisão dos sistemas de geração de linguagem.
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Analisando os fatores humanos na detecção de erros em conteúdo gerado por IA.
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Melhorando a precisão dos chatbots em questões polêmicas através de perspectivas diversas.
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Esse artigo avalia Modelos de Linguagem Grandes na previsão de códigos médicos.
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Um olhar sobre as causas e a detecção de imprecisões na tomada de decisão da IA.
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Este artigo explica como os modelos de linguagem produzem informações incorretas e estuda as suas causas.
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Aprenda sobre modelos de linguagem, alucinação e jeitos de melhorar a precisão.
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Abordando alucinações pra melhorar a confiabilidade dos modelos de linguagem.
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Melhorando a precisão do modelo ao corrigir problemas nos dados de entrada.
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Analisando as imprecisões na geração de texto por IA e suas implicações.
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Um estudo comparando o desempenho de segurança de modelos de linguagem populares.
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Um novo parâmetro melhora como a gente avalia os LVLMs e a precisão deles.
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Um olhar conciso sobre alucinações em MLLMs e estratégias pra melhorar a confiabilidade.
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Um novo método tem como objetivo aumentar a veracidade nos modelos de linguagem, mantendo a precisão.
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Um novo método melhora a modelagem de tópicos usando modelos de linguagem, reduzindo alucinações e melhorando a granularidade.
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Estudo analisa a eficácia da IA em gerar resumos de alta de pacientes.
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Multicalibração melhora a precisão dos LLM ajustando as pontuações de confiança e lidando com alucinações.
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Este artigo analisa como o ajuste fino afeta a precisão e as alucinações dos modelos de linguagem.
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O CrossCheckGPT oferece uma nova maneira de avaliar a confiabilidade e a precisão dos modelos.
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Uma estrutura pra detectar melhor as falsas alegações em modelos de linguagem.
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Pesquisadores investigam os desafios que os LLMs enfrentam com perguntas ambíguas.
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Esse artigo fala sobre alucinações em LVLMs e propõe métodos pra lid ar com elas.
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Um estudo sobre como os modelos de linguagem expressam e medem sua confiança.
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