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Ergebnisse für “ProPer”
Forschung

Bewertung der Edit-Localität in LLMs: Sind die Tests wirklich aussagekräftig?<br/><p>In der schnell wachsenden Forschung zu LLM‑Modelle wird das „Model Editing“ immer populärer, um Wissen effizient zu aktualisieren. Dabei gilt es, die Wirksamkeit der Änderungen mit der Beibehaltung bestehender Informationen zu balancieren – ein Konzept, das als Edit‑Localität bezeichnet wird.</p><p>Die aktuelle Studie zeigt, dass die gängigen Evaluationsmethoden für Edit‑Localität nicht ausreichend sind. Sie beleuchten drei
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neues Framework CaMol verbessert Molekülvorhersagen bei wenigen Daten</p> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich des Graph-Lernens präsentiert CaMol, ein innovatives System zur Vorhersage von Molekülmerkmalen, das besonders in Szenarien mit sehr wenigen gelabelten Daten glänzt. Die Autoren betonen, dass die Vorhersage von chemischen Eigenschaften – ein zentrales Element in der Wirkstoffentwicklung und der Proteinstrukturvorhersage – bislang stark von der Verfügbarkeit umfangreicher Datensätze abh
arXiv – cs.LG