Articles de Recherche en IA Quotidiens

Articles de recherche en IA sélectionnés quotidiennement avec traductions

Aiguille multimodale dans une botte de foin : Évaluation des capacités en contexte étendu des modèles de langage multimodaux de grande taille
Multimodal Needle in a Haystack: Benchmarking Long-Context Capability of Multimodal Large Language Models

Hengyi Wang, Haizhou Shi, Shiwei Tan, Weiyi Qin, Wenyuan Wang, Tunyu Zhang, Akshay Nambi, Tanuja Ganu, Hao Wang•Jun 17, 2024•351

Long Code Arena : un ensemble de benchmarks pour les modèles de code à contexte long
Long Code Arena: a Set of Benchmarks for Long-Context Code Models

Egor Bogomolov, Aleksandra Eliseeva, Timur Galimzyanov, Evgeniy Glukhov, Anton Shapkin, Maria Tigina, Yaroslav Golubev, Alexander Kovrigin, Arie van Deursen, Maliheh Izadi, Timofey Bryksin•Jun 17, 2024•253

Expliqueurs Conceptuels Probabilistes : Explications Conceptuelles Fiables pour les Modèles Fondamentaux en Vision
Probabilistic Conceptual Explainers: Trustworthy Conceptual Explanations for Vision Foundation Models

Hengyi Wang, Shiwei Tan, Hao Wang•Jun 18, 2024•161

Self-MoE : Vers des modèles de langage de grande taille compositionnels avec des experts auto-spécialisés
Self-MoE: Towards Compositional Large Language Models with Self-Specialized Experts

Junmo Kang, Leonid Karlinsky, Hongyin Luo, Zhen Wang, Jacob Hansen, James Glass, David Cox, Rameswar Panda, Rogerio Feris, Alan Ritter•Jun 17, 2024•154

Repousser les limites : Étude des effets de la modification de modèles sur les performances translinguistiques
Breaking Boundaries: Investigating the Effects of Model Editing on Cross-linguistic Performance

Somnath Banerjee, Avik Halder, Rajarshi Mandal, Sayan Layek, Ian Soboroff, Rima Hazra, Animesh Mukherjee•Jun 17, 2024•131

Conception d'Interface pour les Modèles de Parole Auto-Supervisés
Interface Design for Self-Supervised Speech Models

Yi-Jen Shih, David Harwath•Jun 18, 2024•71

Mesurer la mémorisation dans l'apprentissage par renforcement à partir de feedback humain pour la complétion de code
Measuring memorization in RLHF for code completion

Aneesh Pappu, Billy Porter, Ilia Shumailov, Jamie Hayes•Jun 17, 2024•71

Évaluation intrinsèque du désapprentissage à l'aide de traces de connaissances paramétriques
Intrinsic Evaluation of Unlearning Using Parametric Knowledge Traces

Yihuai Hong, Lei Yu, Shauli Ravfogel, Haiqin Yang, Mor Geva•Jun 17, 2024•52