Neuste Artikel für Natursprachverarbeitung

HQA-Attack erstellt hochwertige feindliche Beispiele in Texten, während die Bedeutung erhalten bleibt.

Dieser Artikel bespricht Techniken, um die Effizienz und Leistung von grossen Sprachmodellen zu verbessern.

Das KB-Plugin verbessert, wie LLMs auf weniger bekannte Wissensdatenbanken zugreifen und sie nutzen.

Forschung zeigt, wie Stil-Vektoren den Textausgang in Sprachmodellen steuern können.

Eine Methode, um grosse Sprachmodelle schneller zu machen, ohne die Output-Qualität zu opfern.

Eine neue Methode macht es einfacher, Sprachklassifikationsmodelle zu verstehen.

Diese Studie analysiert, wie Sprachmodelle mit vertrauten und unbekannten Themen umgehen.

Hier ist DE-BERT, ein Framework, das die Effizienz von Sprachmodellen durch frühes Aussteigen verbessert.

Effektive Datenauswahl verbessert die Leistung von Sprachmodellen beim Anpassen an Anweisungen.

Dieser Artikel bespricht Techniken, um die Effizienz von LLMs bei langen Texten zu verbessern.

Verwendung von mehrsprachigen Lexika zur Verbesserung der Sentimentanalyse in ressourcenarmen Sprachen.

Neue Methoden wie GliDe und CaPE steigern die Antwortzeiten von Sprachmodellen deutlich.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz und Qualität von Code-Reviews durch Deep Learning.

LLMs nutzen, um die Patientenrekrutierung für klinische Studien zu optimieren.

Diese Forschung verbessert RNNs, indem sie mehrere Perspektiven nutzt, um die Textverarbeitung zu verbessern.

Dieser Artikel spricht über eine neue Methode für K-VQA mit LLMs für verbesserte Genauigkeit.

CompeteSMoE verbessert die Trainingseffizienz und Leistung in spärlichen Mischmodellen von Experten.

Erstellen von POS-Taggern für Sprachen mit begrenzten Trainingsdaten.

Lern Methoden, um die BERT-Trainingsgeschwindigkeit und -effizienz mit GPUs zu steigern.

LB-KBQA verbessert die Absichtserkennung bei der Beantwortung von finanziellen Fragen.

Neue indirekte Argumentationstechniken verbessern die Leistung von Sprachmodellen bei komplexen Aufgaben erheblich.

Eine neue Methode verbessert die Vision-and-Language Navigation mit Trainingsdaten aus Fahrvideos.

Dieses Papier bespricht Methoden, um LLM-Dienste effizient zu nutzen.

Entdecke, wie Mamba das kontextuelle Lernen für KI-Anwendungen verändert.

Eine neue Methode für bessere Label-Projektion in der übergreifenden Sprachverarbeitung.

SIDU-TXT wirft Licht auf KI-Entscheidungen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Dieser Artikel stellt Strategien und eine neue Methode für eine effektive Stichprobenauswahl im Few-Shot-Lernen vor.

DeRa bietet eine Methode, um die Ausrichtung von Sprachmodellen anzupassen, ohne sie neu trainieren zu müssen.

Strategien zur Verbesserung von Suchmaschinen in mehreren Sprachen mit begrenzten Daten.

Diese Studie untersucht, wie retrieval-erweiterte Modelle die Zuverlässigkeit bei der Sprachgenerierung verbessern.

Eine Methode, um Sprachmodelle mit weniger Parametern anzupassen.

Das NORMY-Framework verbessert die konversationelle QA, indem es die Abrufung und das Verständnis von Kontext optimiert.

Diese Forschung untersucht die Effizienz der Rückwärtsberechnung beim Training von Sprachmodellen.

CAST verbessert die Effizienz der Selbstaufmerksamkeit in Transformer-Modellen für lange Sequenzen.

Untersuchung der Risiken von Datenverunreinigung in Closed-Source-Sprachmodellen.

Ein neues Verfahren, das Sprachmodelle mit Optimierungsstrategien kombiniert, um die Leistung zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Lerneffizienz, während sie das bisherige Wissen behält.

Die Auswirkungen von Attention-Schichten auf das Lernen aus Text erkunden.

Diese Studie konzentriert sich darauf, die Fähigkeiten zur Extraktion mit fortgeschrittenen Sprachmodellen zu verbessern.

Eine neue Methode nutzt interne Zustände für bessere Genauigkeit in LLMs.