Erfahre, wie RST-LoRA die Zusammenfassung mit der Rhetorical Structure Theory verbessert.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Erfahre, wie RST-LoRA die Zusammenfassung mit der Rhetorical Structure Theory verbessert.
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Eine Studie über Wortembeddings im Türkischen, die statische und kontextuelle Modelle bewertet.
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Neuer Massstab bewertet die Toxizität in grossen Sprachmodellen in verschiedenen Sprachen.
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Eine Studie zeigt, dass Sprachmodelle komplexe, mehrdimensionale Merkmale für die Sprachverarbeitung nutzen.
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Eine neue Methode, um Transformator-Modelle mit anpassbaren Positionierungstechniken zu verbessern.
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Eine Studie mit TDA zeigt historische Verbindungen zwischen Sprachen durch Wort-Embeddings.
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Dieser Artikel handelt davon, wie man die Kontextfenster in Sprachmodellen mit Positionsvektoren erweitern kann.
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Untersuchen, warum grössere Modelle beim In-Context-Lernen im Vergleich zu kleineren Schwierigkeiten haben.
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Entdecke, wie Extended Mind Transformers die Speicherverwaltung in Sprachmodellen verbessern.
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Erforschung von Multi-Label-Klassifikation zur Verbesserung der Erkennung von Diskursrelationen.
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ABEX nutzt Abstract-and-Expand, um Trainingsdaten für Aufgaben zum Verständnis natürlicher Sprache zu verbessern.
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Neue Methoden verbessern explizite Definitionen in Beschreibungslogiken für eine klarere Wissensdarstellung.
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Eine neue Methode für effektive Wort- und Satzdarstellungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache.
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Ein neuer Ansatz verbessert die Übersetzungsgeschwindigkeit und Genauigkeit durch dynamische Abruftechniken.
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Ein neuer Ansatz verbessert die Übersetzungsqualität, indem er Modelle dazu bringt, über ihre Ausgaben nachzudenken.
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Ein Blick auf die Fortschritte bei Sprachmodellen für indische Sprachen und ihre Herausforderungen.
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Dieses Framework verbessert die Vorhersagen für Sprachmodelle, besonders in ressourcenarmen Umgebungen.
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Forschung zeigt, dass konsistente Antwortstile die Effektivität von LLMs mit weniger Beispielen verbessern.
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Fortschritte beim Fein-Tuning von Sprachmodellen mit innovativen Techniken.
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Dieser Artikel behandelt die Anpassung von Sprachmodellen für bessere Unterstützung in verschiedenen Sprachen.
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Ein Benchmark minimaler Paare zielt darauf ab, das Verständnis der russischen Grammatik durch Sprachmodelle zu verbessern.
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Erforsche, wie Temperatureinstellungen die Textgenerierung in Sprachmodellen beeinflussen.
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Dieser Artikel analysiert sich wiederholende Strukturen in Texten, die von Sprachmodellen generiert wurden.
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Ein neues Tool verbessert die Genauigkeit der Parsing von der Diskursdarstellungstheorie.
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Eine neue Methode verbessert die Auswahl von Datenmischungen für das Training von Sprachmodellen.
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Ein Überblick darüber, wie Sprachmodelle wie Transformers funktionieren und ihre Bedeutung.
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Untersuchung der Rolle von semantischen Graphen beim Vereinfachen von Sätzen mit grossen Sprachmodellen.
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Eine neue Methode verbessert die Leistung von Sprachmodellen, indem sie Unsicherheiten bei der Textgenerierung angeht.
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Die Untersuchung der Entwicklung der Bedeutungen spanischer Wörter, die von sozialen Veränderungen beeinflusst werden.
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Diese Studie verbessert die Prompt-Vorlagen für eine bessere Leistung bei Sprachmodellen.
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Dieser Artikel untersucht Computermodelle im Verständnis von Konstruktionsgrammatik und Spracherwerb.
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Die Rolle und Herausforderungen der Tokenisierung in der Verarbeitung natürlicher Sprache untersuchen.
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Entdecke, wie die Grösse des Wortschatzes die Leistung grosser Sprachmodelle beeinflusst.
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Eine neue Methode zur Erstellung von realistisch aussehender handgeschriebener Schrift in verschiedenen Sprachen.
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Untersuchen, wie Sprachmodelle Veränderungen in der Bedeutung von Wörtern analysieren.
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Neue Modelle verbessern das Sprachverständnis, indem sie Abhängigkeitsstrukturen integrieren.
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Ein neues Modell verbessert das Verständnis von Sprache durch strukturierte Datenrepräsentation.
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Ein neuer Ansatz zur Kernreferenzauflösung, der Leistung und Ressourcennutzung in Einklang bringt.
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Innovative Techniken verbessern die Effizienz und Genauigkeit bei mehrsprachigen Übersetzungen.
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Ein neues Verfahren verbessert die Fähigkeit von Sprachmodellen, mit lauten Kontexten umzugehen.
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