Neuste Artikel für Natursprachverarbeitung

Das HDC-Framework verbessert die Objekterkennung, indem es Sprachbeschreibungen in Bildern nutzt.

Vorstellung von Alignment aus Demonstrationen für sichere und effektive Sprachmodelle.

Ein Überblick über das wachsende Feld der Textgenerierung und deren Auswirkungen.

Eine Methode, um grosse neuronale Netzwerke effizient zu trainieren und dabei weniger Speicher zu verwenden.

Diese Studie untersucht, wie hochdimensionale Phasen die Leistung von Sprachmodellen verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit von KI, Wissen zu bearbeiten und komplexe Fragen zu beantworten.

InteractTraj erstellt realistische Fahrwege, die Fahrzeuginteraktionen mithilfe von Sprachbefehlen widerspiegeln.

GFLean verwandelt natürliche Sprache effizient in formale mathematische Aussagen.

Reservoir-Computing bietet eine neue Möglichkeit, Zeitreihendaten effizient zu verarbeiten.

Ein neuer Ansatz, um unstrukturierte Wissens effektiv zu verwalten und zu bearbeiten.

Ein neuer Ansatz, um Transformer schneller zu machen und dabei die Genauigkeit zu behalten.

Eine neue Methode verbessert die Bildwahrnehmung in Sprachmodellen mit Hilfe von Diffusionsmodellen.

Eine neue Methode zur automatischen Erstellung von Datensätzen verbessert die Effizienz von maschinellem Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Ausrichtung von Sprachmodellen mit mehreren Referenzen.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit in Sprachmodellen durch selektive Dokumentenverarbeitung.

Eine neue Methode verbessert die Verarbeitung von Sequenzdaten mit Hilfe von Zustandsraum-Modellen und Übertragungsfunktionen.

DynRefer verbessert, wie Maschinen Bilder mit dynamischen Auflösungen beschreiben.

KG-FIT kombiniert Wissensgraphen mit Insights aus Sprachmodellen für eine reichhaltigere Datenrepräsentation.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit des Trainings grosser Sprachmodelle.

Eine neue Methode verbessert das Denken in Sprachmodellen, indem sie die Kennzeichnung von Schritten automatisiert.

Ein Blick auf effektive Methoden zum Feintuning von Sprachmodellen.

Ein neues Modell verbessert Transformer, indem es sensorische und relationale Informationen kombiniert.

Zamba ist ein hybrides Sprachmodell, das Zustandsraum- und Transformer-Architekturen kombiniert.

Link2Doc verbessert die Linkvorhersage, indem es Text und Graphstruktur kombiniert.

Eine Methode zur Erzeugung von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten für das Fine-Tuning von Sprachmodellen.

Wir stellen GRAG vor, um die Genauigkeit von Sprachmodellen durch Graphstrukturen zu verbessern.

M-RAG verbessert die Textgenerierung durch effiziente Informationsbeschaffung.

Eine Methode, die natürliche Sprachfragen in präzise SQL-Abfragen für komplexe Datenbanken umwandelt.

Eine neue Methode beschleunigt die Antworten von grossen Sprachmodellen durch die Wiederverwendung des KV-Caches.

Forschung zeigt, wie grosse Sprachmodelle auf verschiedene Eingabetypen reagieren.

Die Qualität der Textgenerierung verbessern, indem man saubere Beispiele auswählt.

Ein vereinfachtes Modell für effektive Navigation mit natürlichen Sprachbefehlen.

SpeechVerse überbrückt das Verständnis von Audio und Sprachverarbeitung für eine bessere Interaktion zwischen Mensch und Computer.

Untersuche, wie PG-RAG die Wissensabfrage für Sprachmodelle verbessert.

Erforsche, wie Text-Embeddings die Sprachverarbeitung beeinflussen und das maschinelle Verständnis verbessern.

Zustandsraummodelle bieten eine effiziente Verarbeitung bei Aufgaben der natürlichen Sprache und stellen eine Herausforderung für traditionelle Transformer dar.

Eine neue Technik verbessert die Textgenerierung in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Entdeck, wie Sprachmodelle kontinuierlich lernen und Wissen über die Zeit behalten.

JADS kombiniert Themenentdeckung und Zusammenfassung für klare Textinsights.

Ein Framework verbessert GNNs, indem es Textattribute in Graphstrukturen verwendet.