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Esse artigo fala sobre métodos de privacidade para dados tabulares em modelos de linguagem grandes.

Novo framework de treinamento melhora o aprendizado do modelo de linguagem através de dados estruturados.

Novo framework melhora a previsão de links em grafos de conhecimento usando modelos de linguagem.

Um novo método melhora o desempenho de modelos de computador, mesmo com dados incompletos.

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Um novo benchmark revela os pontos fortes e fracos dos VLLMs em tarefas multimodais.

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Analisando como modelos grandes aprendem de forma eficiente com pouca informação.

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Explorando técnicas pra apoiar línguas de baixo recurso usando aprendizado em contexto.

Estudo mostra que modelos menores se saem bem com dados de treinamento simplificados.

Esse estudo investiga o uso de IA pra criar opções erradas em questões de múltipla escolha de matemática.

Novos métodos melhoram o processamento de linguagem em várias línguas.

Um novo algoritmo melhora a eficiência no aprendizado em contexto para aprendizado por reforço.

Essa pesquisa revela vetores de tarefa que melhoram o desempenho do modelo visual sem precisar de exemplos extras.

Cabeçotes de indução impulsionam o aprendizado adaptativo em modelos de linguagem de IA.

Uma análise de como usar modelos de linguagem pra avaliar a satisfação dos requisitos de software.

Descubra como os pesquisadores estão testando o conhecimento dos modelos de linguagem.

Um método novo pra detectar imagens editadas usando menos recursos.

Analisando como informações desatualizadas afetam as respostas de modelos de linguagem.

Um estudo avaliando métodos de aprendizado com poucos exemplos para classificação da língua polonesa.

Este artigo explora o aprendizado em contexto e sua conexão com a recuperação de informações.

Conectando usuários a informações importantes em situações do dia a dia através de sistemas inovadores.

Novo método protege a privacidade enquanto permite que modelos de linguagem aprendam com exemplos.

Analisando quantos exemplos melhoram o desempenho do modelo multimodal.

Pesquisas mostram que LLMs podem melhorar o desempenho aprendendo com outras tarefas.

Analisando como os LLMs aprendem e tomam decisões com base em recompensas.

Um novo método melhora a adaptabilidade dos modelos de linguagem a tarefas desconhecidas.

Explorando um novo jeito de entender a emergência em modelos de linguagem.

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Este artigo examina o uso de aprendizado TD em transformadores para aprendizado em contexto.

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