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Ferramentas automáticas como LLMs ajudam a checar afirmações de forma eficiente.

Essa abordagem usa autoavaliação pra se proteger de resultados prejudiciais em modelos de linguagem.

Estudando como a quantização afeta o desempenho em diferentes línguas.

DCoT melhora o desempenho do modelo de linguagem por meio de vários caminhos de raciocínio.

Estudo revela como os significados das palavras mudam com o contexto e o tempo usando embeddings de palavras.

Uma nova abordagem para treinar modelos de recompensa que se alinham com as preferências humanas.

Adaptar os prompts pra modelos específicos melhora a performance em tarefas de linguagem.

Analisando o papel dos gráficos semânticos em simplificar frases com modelos de linguagem grandes.

A pesquisa explora como melhorar a geração de textos de citação usando grandes modelos de linguagem.

Um olhar sobre métodos e desafios de gerar contrafactuais em PNL.

Um estudo classifica tweets de pais sobre transtornos na infância.

O estudo mostra que as ferramentas de avaliação de IA têm um viés a favor de respostas mais longas.

Analisando como os usuários moldam a linguagem tóxica em conversas com modelos de linguagem grandes.

Um novo método melhora a resumação com dados de treinamento limitados.

Este artigo avalia o desempenho de LLM em um curso de Teoria da Computação.

Explorando como os níveis de confiança são atribuídos aos LLMs e suas implicações.

A gente testa as habilidades de raciocínio dos modelos de linguagem com vários jogos, mostrando limitações bem grandes.

Um novo método simplifica a comunicação científica usando modelos de linguagem colaborativos.

Um novo método aumenta a eficiência dos modelos de linguagem usando pesos de atenção compartilhados.

Este estudo analisa como os LLMs mudam a informação através das interações.

Este artigo estuda como o treinamento influencia as previsões dos grandes modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a gestão de cache para modelos de linguagem grandes.

Uma olhada detalhada no benchmark MMAU para modelos de linguagem.

Este artigo analisa como a inicialização de embeddings afeta o desempenho do modelo transformer.

Esse artigo analisa a eficácia e a confiabilidade dos vetores de direcionamento em modelos de linguagem.

Analisando as habilidades de contar histórias de modelos de linguagem grandes em comparação com autores humanos.

Um novo benchmark avalia modelos de linguagem em desafios de codificação científica em várias áreas.

Pesquisas mostram vulnerabilidades em métodos de marca d'água para texto gerado por IA.

Uma análise de como os LLMs se saem no Abstraction and Reasoning Corpus.

Uma análise do desempenho de LLM em quebra-cabeças de grade pra avaliar habilidades de raciocínio.

Este artigo analisa a decodificação de múltiplos prompts para melhorar a qualidade da geração de texto.

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

Um novo método aumenta a eficiência dos LLMs na criação de designs de hardware complexos.

Analisando a eficácia do RAG e de LLMs de longo contexto no processamento de texto.

Um estudo sobre o comportamento de agentes linguísticos em um jogo de dedução social.

Um novo método pra detectar e corrigir erros de fato nas histórias.

Um novo método melhora as habilidades de resolução de matemática em modelos de linguagem menores usando DPO e auto-treinamento.

Novos métodos pra personalizar modelos de linguagem de IA são essenciais pra diversidade dos usuários.

Um olhar sobre como os modelos de linguagem lidam com tarefas de aritmética e seu processo de aprendizado.

Um kit de ferramentas feito pra avaliar melhor as interações entre humanos e bots.