Neuste Artikel für Natursprachverarbeitung

Die Bewertung der Fragen-Schwierigkeit verbessert die Effektivität von Informationsbeschaffungssystemen.

Eine neue Methode verbessert die Vertrauensbewertung in Sprachmodellen mithilfe stabiler Erklärungen.

PlugIR für bessere Bildersuchen durch interaktiven Benutzer-Dialog.

MIVPG verbessert, wie Modelle Bilder und Texte zusammen interpretieren.

Ein neues Framework verbessert die Beschneidungsmethoden für grosse Sprachmodelle, ohne sie neu zu trainieren.

Eine neue Methode verbessert die Bilderkennung mithilfe detaillierter Textbeschreibungen.

Wir stellen eine Methode vor, um LLMs auf Geräten mit wenig Ressourcen anzupassen.

Ein neuer Datensatz verbessert die Forschung daran, Ereignisse in verschiedenen Dokumenten mit kreativem Sprachgebrauch zu verknüpfen.

Diese Studie untersucht den Einsatz von KI zur Analyse von Schülerantworten im Biologieunterricht.

Ein neues Modell repliziert das menschenähnliche Verständnis in KI-Systemen.

Neue Methoden wie PromptFix helfen, Sprachmodelle vor versteckten Bedrohungen zu schützen.

Erforschung von Multi-Label-Klassifikation zur Verbesserung der Erkennung von Diskursrelationen.

Bewertung von Methoden zur präzisen Kontrolle von Texteigenschaften in den Ausgaben von LLMs.

Ein neuer Ansatz verbessert die Ausrichtung von Sprachmodellen mit begrenzten menschlich annotierten Daten.

Eine neue Methode verbessert die Ausrichtung und Sicherheit von grossen Sprachmodellen.

Eine neue Methode zeigt, wie Sprachmodelle Trainingsdaten behalten.

Eine neue Methode verbessert die Unsicherheitsabschätzung in Sprachmodellen und stärkt das Vertrauen der Nutzer.

Erkunde die Lernfähigkeiten von Sprachmodellen und ihre Anwendungen.

ABEX nutzt Abstract-and-Expand, um Trainingsdaten für Aufgaben zum Verständnis natürlicher Sprache zu verbessern.

Dieses Papier untersucht, wie MLLMs Informationen speichern und übertragen, um visuelle Fragen zu beantworten.

Lern, wie man Modelle für Texteinbettungen schlau und effektiv trainiert.

Neue Systeme verbessern die Klassifizierung von moralischen Werten in Texten.

Diese Studie untersucht, wie LLMs mit Veränderungen bei Zusammenfassungsaufgaben umgehen.

Ein Blick auf die Bedeutung von Kultur für die Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Dieses Tool vereinfacht die Erstellung und Analyse von Aufforderungen für gemischte Inhalts Eingaben.

ETRASK verbessert die Beziehungsextraktion durch innovative Instanzauswahl und vortrainierte Modelle.

Neue Methode verbessert die Leistung grosser Sprachmodelle in spezialisierten Bereichen.

FastGAS verbessert die Effizienz bei der Auswahl von Beispielen für das In-Context-Lernen mit einem graphbasierten Ansatz.

Eine Methode, um nicht-faktuale Antworten von Sprachmodellen vorherzusagen, bevor sie Antworten generieren.

Die VTrans-Methode reduziert die Grössen von Transformer-Modellen erheblich, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Methoden zur Erstellung genauer Zeitlinien aus Ereignisanmerkungen in Texten.

Ein neues Modell verbessert die Spracherkennung mit mehreren Dekodierungs-Methoden.

Neue Strategien verbessern die Fähigkeit von Sprachmodellen, Wissen genau abzurufen.

Die Studie untersucht, wie verankerte Sprachmodelle komplexe Sprachstrukturen verstehen.

Diese Forschung verbessert spärliche Transportpläne für eine bessere Datenverarbeitung und -interpretation.

Analyse der Faktoren, die die Ausrichtung in grossen Sprachmodellen beeinflussen.

Ein Datensatz, der dafür entwickelt wurde, die Fähigkeit von Maschinen zu verbessern, zeitbasierte Fragen zu beantworten.

Diese Studie untersucht, wie man Sätze erstellt, die bestimmte Bedeutungen mit FrameNet beibehalten.

EDEN verbindet Emotionserkennung mit Ursachenanalyse für ein besseres Verständnis von Dialogen.

Die Stärken und Schwächen von LLMs für verschiedene Geschäftstasks erkunden.