Neuste Artikel für Natursprachverarbeitung

Eine neue Methode, um natürliche Sprache in Corpus Query Language für linguistische Forschung umzuwandeln.

FanOutQA hilft dabei, Sprachmodelle bei anspruchsvollen Mehrfachfragen mit strukturierten Daten zu bewerten.

Eine neue Methode identifiziert typische Dokumentenlayouts in verschiedenen Bereichen und Sprachen.

Neue Methode verbessert die Leistung von Sprachmodellen durch bessere Auswahl von Beispielen.

Eine neue Methode verbessert LLMs, indem sie Einblicke in das Nutzerverhalten integriert.

Neue Methoden verbessern, wie Modelle aus Daten lernen, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Eine Methode, um Sprachmodelle zu verbessern, damit sie auf unbeantwortbare Fragen reagieren können.

Ein Blick auf die Rolle von Attention-Head und Neuronen in Sprachmodellen.

Datenaugmentierungstechniken erkunden und ihren Einfluss auf NLP-Modelle.

Neue Methoden versprechen bessere KI-Modell-Leistungen durch vereinfachtes Reinforcement Learning.

Untersuchen, wie Wortempfindlichkeit die Modelle der natürlichen Sprachverarbeitung beeinflusst.

FUTE bietet einen neuen Ansatz für Aufgaben-Embeddings über mehrere Modelle hinweg.

Ein neuer mehrsprachiger Korpus verbessert die Argumentationserstellung und -analyse.

Diese Studie hebt die Bedeutung von Ungewissheit bei der Bewertung von Vision-Language-Modellen hervor.

KIEval bietet interaktive Bewertungen an, um Datenverunreinigungen in Sprachmodellen zu beheben.

Diese Methode verbessert die Instruktionsdaten für multimodale Aufgaben effizient.

Die Kombination aus grossen und kleinen Modellen steigert die Effektivität der Beziehungsextraktion.

Erkunde die Synergie von Fuzzy- und Modallogik für die Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen.

Eine neue Methode verbessert die Zusammenfassung von Meinungen durch den Einsatz von Fachwissen in Belohnungsmodellen.

Forscher untersuchen, wie Modelle sich anpassen, wenn Komponenten entfernt werden.

Diese Arbeit hebt Abhängigkeiten zwischen Inhalt und Stil in der kontrafaktischen Generierung hervor.

ChunkAttention verbessert die Selbstaufmerksamkeit für schnellere, effizientere Leistung von Sprachmodellen.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um schädliche Ausgaben in grossen Sprachmodellen zu begrenzen.

Wie die Anordnung von Beispielen die Effektivität von Sprachmodellen beeinflusst.

Dieses Papier verbindet Transformermodelle mit Markow-Ketten, um das Verständnis zu verbessern.

Diese Studie untersucht, wie LLMs verschiedene Entitäten basierend auf unterschiedlichen Merkmalen effektiv bewerten können.

Ein tiefer Einblick in Methoden zur Erkennung von missbräuchlicher Sprache und Textstil-Transfer.

Dieser Artikel behandelt einen neuen Rahmen zur Bewertung von Halluzinationen in LVLMs.

Erforschen, wie Quanten-Techniken die Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verbessern können.

SportQA bewertet das Verständnis von Sprachmodellen für Sport durch über 70.000 Fragen.

Forschung hebt die Voreingenommenheit in der Bewertung von Sprachmodellen hervor und schlägt Verbesserungsmethoden vor.

Die Auswirkungen von Denkmethoden auf die Leistung grosser Sprachmodelle analysieren.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Effektivität von Wissensdistillation mit Sinkhorn-Distanz.

Erkunde den datenzentrierten Ansatz zur Verbesserung von KI-Software-Systemen.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit der Texterzeugung mithilfe von grossen und kleinen Sprachmodellen.

Eine Studie über effiziente Methoden zur Feinabstimmung grosser Modelle durch Low-Rank-Anpassung.

MobiLlama bietet effiziente Sprachverarbeitung für Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Die Forschung untersucht, wie LLMs Informationen verknüpfen, um komplexe Fragen zu beantworten.

Die Kombination von Modellen verbessert die Genauigkeit der Sentiment-Analyse erheblich.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Spracherkennung mit niedrigrangiger Anpassung.