Artigos mais recentes para Avaliação do Modelo

Novo padrão avalia o viés de gênero em modelos de IA relacionados a funções de trabalho.

Analisando vulnerabilidades de ataques de backdoor com rótulo limpo e como limites de generalização podem ajudar.

Uma nova ferramenta pra testar modelos de linguagem em ambientes barulhentos.

Uma nova abordagem pra avaliar modelos de ML, focando na preparação de dados.

A pesquisa avalia a estabilidade de métodos de XAI usando um conjunto de dados de diabetes.

Um estudo sobre como os LLMs gerenciam regras e restrições de programação.

Descubra a importância e os desafios de avaliar o desempenho de LLM de forma eficaz.

Uma olhada nas classificações de modelos de fundação e seus problemas de avaliação.

Novas métricas oferecem uma melhor avaliação do desempenho de modelos generativos em aprendizado de máquina.

O Efeito Rashomon revela vários modelos eficazes em aprendizado de máquina.

Uma análise dos métodos para avaliar previsões de tempo até o evento na ciência de dados.

Analisando como a invariância impacta o desempenho do modelo em aprendizado por transferência.

Analisando os efeitos reais dos métodos pós-treinamento no desempenho de modelos de linguagem.

Analisando as vulnerabilidades de modelos leves contra ataques adversariais.

Esse estudo avalia como os modelos grandes lidam com vários objetos em imagens.

Uma olhada nos desafios e inovações nos métodos de adaptação de domínio em grafos.

Essa pesquisa melhora a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina por meio de técnicas de calibração e recalibração.

Analisando as dificuldades que os modelos enfrentam com sequências longas em várias aplicações.

Aprenda como a seleção aleatória de sementes impacta o desempenho e a confiabilidade do modelo de IA.

Uma nova abordagem para avaliar grandes modelos de linguagem para obter insights de desempenho melhores.

Apresentando o HO-FMN pra avaliar melhor a robustez de modelos de machine learning contra ataques adversariais.

Analisando ataques adversariais e a robustez do modelo em segmentação semântica.

Apresentando o PACE, uma abordagem estruturada para explicações de IA confiáveis.

Uma visão geral das práticas que minam a confiança nas avaliações de modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo analisa a eficácia dos modelos multimodais usando dados de linguagem e visuais.

Apresentando o GOAR, um jeito de entender melhor a importância das características na IA.

Este artigo aborda problemas de má calibração em modelos de visão-linguagem e oferece soluções.

Este estudo avalia as habilidades de raciocínio de modelos de áudio-linguagem com uma nova tarefa.

Um estudo sobre como melhorar os métodos de TTA pra variações de dados do mundo real.

O MIBench testa o desempenho de modelos multimodais em várias imagens.

Avanços na detecção de dados fora da distribuição usando novas técnicas.

Um novo método pra avaliar as habilidades de aprendizado de modelos de linguagem de longo contexto através do Task Haystack.

Esse artigo analisa o desempenho do modelo em várias tarefas e conjuntos de dados.

Um olhar sobre métodos de avaliação de modelos e sua eficácia.

Explorando as questões de incerteza epistêmica nos métodos de Aprendizado Profundo Bayesiano.

Explore diferentes frameworks e métodos para avaliar modelos de linguagem grandes de forma eficaz.

Uma nova estrutura de benchmarking melhora a eficiência na avaliação de modelos de linguagem.

Um novo benchmark avalia métodos para medir a similaridade representacional em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para detectar falhas em modelos de classificação de imagens.

Avaliar como os LLMs produzem saídas em JSON através de testes StructuredRAG.