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A pesquisa apresenta um método pra melhorar a tomada de decisão em agentes de modelo de linguagem.

Analisando como modelos recorrentes podem aproximar funções com base em prompts.

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Novos métodos melhoram a performance dos modelos de linguagem através de uma seleção melhor de exemplos.

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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Um novo método reescreve textos pra ficar mais fácil de entender em diferentes níveis de leitura.

O L-ICV melhora a performance em perguntas visuais usando menos exemplos.

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Técnicas pra melhorar modelos de IA usando feedback de contrapartes menos capazes.

Um novo método melhora a seleção de exemplos e a otimização de instruções para modelos de linguagem grandes.

Examinando as dificuldades que os LLMs enfrentam na tradução de idiomas com poucos recursos.

Destaques da pesquisa mostram as habilidades de aprendizado em contexto em grandes modelos de linguagem.

IDAICL melhora as previsões ao aprimorar a qualidade das demonstrações no aprendizado em contexto.

Esse estudo analisa como dados visuais e textuais afetam o desempenho do modelo.

Este artigo examina as limitações do aprendizado em contexto em modelos de linguagem grandes.

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Explorando as limitações do aprendizado em contexto em modelos de linguagem.

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DG-PIC dá um gás na análise de nuvem de pontos pra várias aplicações sem precisar re-treinar.

Novo método otimiza a segmentação de imagens diversificando exemplos de contexto.

Um novo método permite que modelos de linguagem gerem seus próprios dados de treinamento pra ter um desempenho melhor.

Investigando como os transformers aprendem e generalizam em tarefas compostas.

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