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

Um novo método que melhora o desempenho do modelo através de uma gestão eficaz de outliers.

Um modelo que usa voz pra transformar a interação áudio com a tecnologia.

Um estudo revela conexões importantes de como os grandes modelos de linguagem funcionam.

Apresentando a Adaptação de Subespaço Aleatório para um ajuste eficiente de modelos de linguagem.

Um novo framework melhora a performance de ASR usando dados e recursos limitados.

Melhorar como os modelos lidam com evidências em documentos longos aumenta a confiança do usuário.

A PaliGemma combina entendimento de imagem e texto pra aplicações versáteis.

Um novo método melhora o aprendizado dos VLMs a partir de rótulos de candidatos ambíguos.

O MARS melhora a qualidade das imagens geradas a partir de descrições em texto usando técnicas avançadas.

O LAPT simplifica a detecção OOD, melhorando a confiança da IA em situações incertas.

Métodos automáticos para anotação de pertencimento a grupos podem melhorar a justiça em sistemas de recuperação de informações.

Um estudo sobre como melhorar a habilidade da IA de seguir instruções em linguagem natural.

Um novo método pra modelagem de tópicos eficaz em textos grandes.

Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência nos mecanismos de atenção para modelos de linguagem.

A pesquisa foca em melhorar a precisão e a confiabilidade dos modelos de linguagem.

O KVMerger reduz o uso de memória em modelos de linguagem enquanto mantém o desempenho através da fusão eficaz de estados.

Uma nova abordagem melhora as habilidades matemáticas dos modelos de linguagem usando técnicas de auto-treinamento.

Saiba sobre um novo modelo pra lidar com documentos longos de forma eficaz.

Uma olhada profunda na escolha de modelos de embedding para geração melhorada por recuperação.

Analisando a destilação de conhecimento simbólico em grandes modelos de linguagem pra mais clareza e utilidade.

O GRAD-SUM automatiza a criação de prompts pra ter resultados melhores com modelos de linguagem grandes.

Analisando a eficiência e o consumo de energia de Modelos de Linguagem Grandes em aplicações de IA.

Este artigo analisa como as mudanças de camada impactam o desempenho do modelo transformer.

ACoNE oferece um modelo eficiente para gerar embeddings de consulta explicáveis.

O DANIEL integra várias técnicas para extrair informações de documentos escritos à mão de forma eficiente.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra alinhar melhor os modelos de linguagem com as preferências humanas.

Analisando como os LLMs lidam com imprecisões de texto em situações do dia a dia.

Combinar o UMLS com o GPT melhora a extração de informações médicas de textos clínicos.

Pesquisadores acham jeitos de diminuir o tamanho dos modelos de detecção de intenção sem perder precisão.

Explore como a Hydra e matrizes estruturadas melhoram a eficiência e precisão do modelagem de sequências.

Destaque para os esforços de melhorar o NER em árabe através da iniciativa WojoodNER.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar os modelos de linguagem em hindi para aplicações de IA.

MaskMoE melhora o aprendizado de tokens em modelos MoE ao aumentar o desempenho de tokens pouco frequentes.

Novos métodos melhoram a capacidade dos modelos de linguagem de lidar com atualizações de conhecimento multilíngue.

GenSco melhora os sistemas de QA ao aumentar a precisão e a coerência nas respostas de múltiplas etapas.

Uma olhada no aprendizado PAC e seu papel na tomada de decisão eficiente baseada em dados.

Pesquisadores exploram abordagens sem texto pra entender melhor a linguagem falada.

Um olhar mais de perto sobre métodos pra garantir que os LLMs não sejam mal utilizados.

WeLore traz eficiência para grandes modelos de linguagem ao simplificar matrizes de pesos.