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Publications
Automatic Head and Neck Tumor segmentation and outcome prediction relying on FDG-PET/CT images: Findings from the second edition of the HECKTOR challenge
Fine-tuning language models~(LMs) on human-generated data remains a prevalent practice. However, the performance of such models is often lim… (voir plus)ited by the quantity and diversity of high-quality human data. In this paper, we explore whether we can go beyond human data on tasks where we have access to scalar feedback, for example, on math problems where one can verify correctness. To do so, we investigate a simple self-training method based on expectation-maximization, which we call ReST
Augmenting pretrained language models with retrievers to select the supporting documents has shown promise in effectively solving common NLP… (voir plus) problems, including language modeling and question answering, in an interpretable way. In this paper, we first study the strengths and weaknesses of different retriever-augmented language models (REALM,
2023-12-01
Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023 (publié)
From physics to sentience: Deciphering the semantics of the free-energy principle and evaluating its claims: Comment on "Path integrals, particular kinds, and strange things" by Karl Friston et al.
