Analisando o impacto da contaminação de dados no desempenho e avaliação de modelos de linguagem.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Analisando o impacto da contaminação de dados no desempenho e avaliação de modelos de linguagem.
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Esse estudo mostra os limites dos modelos de texto pra imagem na hora de lidar com números.
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Uma nova métrica melhora a avaliação de modelos de classificação de texto em diferentes áreas.
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Uma análise detalhada de como os modelos de visão reconhecem e representam vários objetos.
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Um estudo sobre a eficácia dos detectores de OOD contra exemplos adversariais.
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Destaques da pesquisa mostram as habilidades de aprendizado em contexto em grandes modelos de linguagem.
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Um estudo que destaca a importância de anotações completas para a avaliação de recuperação.
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Um novo padrão destaca os riscos de viés espúrio em modelos de linguagem multimodal.
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Investigando feedback detalhado para modelos de texto para imagem e suas implicações práticas.
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Novo benchmark avalia como modelos de vídeo-linguagem lidam com imprecisões de forma eficaz.
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APIGen gera conjuntos de dados diversos e de alta qualidade para agentes de chamada de função.
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Um novo método para detectar viéses no treinamento de modelos de linguagem.
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O modelo SAVE melhora a segmentação áudio-visual com eficiência e precisão.
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Uma nova maneira de avaliar a precisão do modelo sem rótulos durante mudanças nos dados.
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Insights sobre os desafios do aprendizado de máquina em prever propriedades dos materiais.
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Novo benchmark melhora a avaliação de modelos multimodais ao minimizar preconceitos.
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Esse estudo analisa como dados visuais e textuais afetam o desempenho do modelo.
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CD-T melhora a compreensão dos modelos de transformer, aumentando a interpretação e a confiança.
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Novo padrão avalia o viés de gênero em modelos de IA relacionados a funções de trabalho.
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Analisando vulnerabilidades de ataques de backdoor com rótulo limpo e como limites de generalização podem ajudar.
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Uma nova ferramenta pra testar modelos de linguagem em ambientes barulhentos.
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Uma nova abordagem pra avaliar modelos de ML, focando na preparação de dados.
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A pesquisa avalia a estabilidade de métodos de XAI usando um conjunto de dados de diabetes.
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Um estudo sobre como os LLMs gerenciam regras e restrições de programação.
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Descubra a importância e os desafios de avaliar o desempenho de LLM de forma eficaz.
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Uma olhada nas classificações de modelos de fundação e seus problemas de avaliação.
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Novas métricas oferecem uma melhor avaliação do desempenho de modelos generativos em aprendizado de máquina.
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O Efeito Rashomon revela vários modelos eficazes em aprendizado de máquina.
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Uma análise dos métodos para avaliar previsões de tempo até o evento na ciência de dados.
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Analisando como a invariância impacta o desempenho do modelo em aprendizado por transferência.
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Analisando os efeitos reais dos métodos pós-treinamento no desempenho de modelos de linguagem.
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Analisando as vulnerabilidades de modelos leves contra ataques adversariais.
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Esse estudo avalia como os modelos grandes lidam com vários objetos em imagens.
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Uma olhada nos desafios e inovações nos métodos de adaptação de domínio em grafos.
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Essa pesquisa melhora a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina por meio de técnicas de calibração e recalibração.
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Analisando as dificuldades que os modelos enfrentam com sequências longas em várias aplicações.
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Aprenda como a seleção aleatória de sementes impacta o desempenho e a confiabilidade do modelo de IA.
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Uma nova abordagem para avaliar grandes modelos de linguagem para obter insights de desempenho melhores.
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Apresentando o HO-FMN pra avaliar melhor a robustez de modelos de machine learning contra ataques adversariais.
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Analisando ataques adversariais e a robustez do modelo em segmentação semântica.
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