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LinkNER combina modelos de NER e LLMs pra reconhecer entidades nomeadas de forma mais eficaz.

Esta pesquisa foca em melhorar os modelos de linguagem aperfeiçoando a forma como eles lidam com negações.

Uma estrutura pra melhorar a compreensão de abstração nos LLMs.

Um estudo sobre a mistura de adaptadores específicos de domínio pra melhorar o desempenho da IA.

Um novo método melhora a coleta de dados pra alinhar melhor os modelos de linguagem.

Uma nova abordagem resolve o problema de tokens perdidos e padding em modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra avaliar LLMs através de benchmarks adaptáveis.

Um novo método melhora a extração de eventos usando técnicas de aprendizado por reforço.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar a performance de prompts em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra deixar modelos de linguagem menores e mais rápidos usando quantização de 1 bit.

Analisando o desempenho de modelos de linguagem em tarefas de raciocínio financeiro.

Investigando o viés próprio em LLMs e seu impacto no desempenho.

Um estudo sobre como melhorar o aprendizado de modelos de linguagem usando mudanças mínimas no estilo dos dados de treinamento.

Uma nova abordagem gera legendas de áudio usando apenas texto, melhorando a eficiência dos dados.

Um método pra melhorar a precisão da IA em conversas usando documentos específicos.

O SPML melhora a segurança dos chatbots monitorando as entradas dos usuários e refinando definições.

Aprenda como a invariância condicional melhora o desempenho do modelo em diferentes tipos de dados.

Usando LLMs pra criar um montão de dados pra prever intenções em sistemas de conversa.

A otimização de zeroth-order oferece eficiência de memória para grandes modelos de linguagem em tarefas de PNL.

Esse estudo analisa como diferentes fontes de dados afetam modelos de linguagem grandes.

Um novo método de seleção de demonstrações melhora o desempenho do modelo em tarefas de linguagem.

Esse artigo analisa como os modelos de linguagem equilibram informações factuais e contrafactuais.

Pesquisas mostram que LLMs conseguem processar conhecimento estruturado de forma eficaz, mesmo quando tá uma bagunça.

Esse artigo explora como o comprimento da entrada afeta as habilidades de raciocínio dos Modelos de Linguagem Grande.

Um estudo sobre a eficácia do RLAIF em comparação com o ajuste fino supervisionado para modelos de linguagem.

Novo método melhora a compreensão do diálogo dividindo o contexto em partes.

Este estudo explora como melhorar a precisão dos classificadores neurais usando modelos de linguagem.

Um novo método para agentes de IA aprenderem com o ambiente usando código.

Um novo método reduz o esquecimento em modelos de linguagem durante as atualizações.

O BIDER melhora a precisão das respostas dadas por grandes modelos de linguagem.

Um estudo revela como os modelos de transformador realizam tarefas de raciocínio usando estratégias internas.

Esse artigo fala sobre técnicas pra melhorar a transparência do raciocínio em modelos de IA.

Analisando como a autoatenção impacta o desempenho do modelo em várias tarefas.

Um estudo sobre como os modelos de linguagem interpretam frases vagas.

Uma nova abordagem melhora as previsões para estruturas de grafos diversas usando PM-FGW.

Uma olhada em como os VLMs combinam processamento de imagem e texto.

ProSparse melhora a esparsidade de ativação em LLMs pra ter mais eficiência e desempenho.

Um novo padrão melhora a busca de documentos em polonês.

Explorando os desafios de segurança da engenharia de prompt com LLMs.

Esse estudo analisa como os modelos de linguagem aprendem e armazenam informações durante o treinamento.