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Armazenamentos de dados maiores melhoram o desempenho e a precisão dos modelos de linguagem baseados em recuperação.

Este artigo examina como os Transformers raciocinam e o papel dos cadernos de anotação.

Um método pra melhorar modelos de linguagem já existentes sem precisar de um retraining caro.

Apresentando o DictaLM 2.0 e o DictaLM 2.0-Instruct pra melhorar o processamento da língua hebraica.

Explorando como as máquinas podem seguir as direções humanas em espaços do dia a dia.

Explora como os modelos de linguagem retratam emoções ligadas a diferentes religiões.

Um novo método pra melhorar o reconhecimento em documentos complexos.

Uma arquitetura de modelo flexível que melhora a eficiência e o desempenho do Transformer.

A escolha eficiente de dados melhora o desempenho em modelos de linguagem grandes.

Uma nova maneira de encontrar momentos em vídeos usando consultas em linguagem natural.

Um olhar sobre como KGs e LLMs melhoram aplicações de IA.

Pesquisadores simplificam métodos para processar texto e gráficos usando modelos de linguagem.

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.