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Uma nova abordagem melhora o processo de treinamento de modelos de linguagem grandes.

Um novo método melhora as interações de chat simulando um diálogo em tempo real.

A atenção entre camadas reduz a necessidade de memória enquanto mantém o desempenho do modelo no processamento de linguagem.

Esse estudo analisa o desempenho do CLM e do MLM na geração de texto.

Explorando um novo jeito de entender a emergência em modelos de linguagem.

Um novo método melhora a precisão e clareza da checagem de fatos.

Um novo método melhora a identificação de circuitos dentro de grandes modelos de linguagem.

Técnicas inovadoras de edição de modelos oferecem saídas de modelos de linguagem mais seguras sem precisar de um re-treinamento extenso.

Esse estudo questiona a eficácia do ReAct em melhorar o desempenho dos LLMs.

Aaren melhora a eficiência em modelos baseados em atenção para análise de dados sequenciais.

Uma nova abordagem alinha modelos de linguagem com conteúdo de vídeo usando simulações textuais.

Um novo método combina LLMs e KGs pra melhorar a precisão no raciocínio.

Este artigo explora técnicas de análise de circuitos em modelos de Transformadores para melhorar o processamento de linguagem.

Analisando como os modelos de linguagem avaliam e geram narrativas interessantes.

Um novo framework reduz preconceitos nos dados, melhorando o desempenho em seguir instruções nos modelos de linguagem.

Esse trabalho explora o papel dos LLMs em melhorar o aprendizado por reforço com modelagem de recompensa.

O OptLLM ajuda os usuários a escolher os melhores LLMs para seus orçamentos e tarefas.

Essa pesquisa destaca a necessidade de uma avaliação melhor do uso do histórico de conversa pelos sistemas de diálogo.

A LangCell junta dados de células e linguagem natural pra melhorar a análise celular.

Um novo método melhora como os sistemas lidam com erros na compreensão de linguagem falada.

Esse artigo fala sobre um método de classificação flexível usando embeddings multivetoriais pra ter resultados de busca melhores.

Esse artigo fala sobre questões e melhores práticas pra avaliar modelos de linguagem.

AGILE melhora os agentes LLM com memória, conselhos de especialistas e ferramentas em tempo real.

Uma nova maneira de melhorar modelos de transformer usando técnicas de codificação posicional adaptáveis.

I2CL melhora a eficiência e o desempenho em tarefas de modelos de linguagem.

AdvEval expõe fraquezas nas métricas de avaliação de Geração de Linguagem Natural.

Um novo método melhora a eficiência nas tarefas de classificação de documentos.

Uma estrutura pra detectar melhor as falsas alegações em modelos de linguagem.

Um novo método pra melhorar a reescrita de consultas sem dados rotulados.

Novos métodos melhoram o desempenho do modelo durante a quantização em modelos de linguagem.

Pesquisadores investigam os desafios que os LLMs enfrentam com perguntas ambíguas.

Um novo método pra melhorar o uso de memória em modelos de linguagem.

Um método de aprendizado ativo em duas etapas melhora a precisão do reconhecimento de voz com menos dados.

Um conjunto de dados que facilita a consulta de Registros Eletrônicos de Saúde por meio de linguagem natural.

MoEUT melhora a eficiência e o desempenho dos Transformers Universais em tarefas de linguagem.

Um estudo sobre como melhorar a robustez contra ataques em modelos de linguagem.

Analisando como a complexidade geométrica afeta o desempenho do modelo em aprendizado por transferência.

Esse artigo fala sobre alucinações em LVLMs e propõe métodos pra lid ar com elas.

O framework HDC melhora o reconhecimento de objetos usando descrições em linguagem nas imagens.

Apresentando Alinhamento por Demonstrações para modelos de linguagem seguros e eficazes.