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CoAPT verbessert die Bilderkennung durch kontextbezogene Attributwörter in der Prompt-Tuning.

Forscher nutzen Probing, um die Lernfähigkeiten von Sprachmodellen durch kausale Analyse zu verstehen.

Ein bahnbrechender rumänischer Datensatz verbessert die Entwicklung von Sprachmodellen erheblich.

Entdecke, wie die Grösse des Wortschatzes die Leistung grosser Sprachmodelle beeinflusst.

Diese Studie vergleicht Methoden zur Erkennung von Standpunkten zu wichtigen Themen in arabischen Texten.

Eine Studie darüber, wie gut LLMs als zuverlässige Wissensdatenbanken funktionieren.

Ein neuer Ansatz zur Analyse unstrukturierter Daten mit fortschrittlichen Abfragemethoden.

Ein neuer Datensatz zur Bewertung von Fragen-Antworten in indischen Sprachen.

Ein neues Modell identifiziert effektiv die Autorschaft, indem es Schreibstile analysiert.

LIAR bietet eine neue Möglichkeit, Modelle ohne Retraining zu beschneiden, was Effizienz und Leistung verbessert.

RAG kombiniert Datenabruf und Textgenerierung für bessere Leistung von Sprachmodellen.

Eine neue Methode verbessert die Effektivität und Verständlichkeit von Prompt-Tuning.

Diese Studie untersucht Methoden, um kleinere Sprachmodelle effektiv und kostengünstig zu erstellen.

Forschung zeigt, wie freundliche Aufforderungen KI-Systeme irreführen können.

Eine neue Methode, die die Leistung von LLM verbessert und gleichzeitig den Ressourcenverbrauch senkt.

Eine Studie zur Zuverlässigkeit von Selbst-Erklärungen von LLMs bei Aufgaben in natürlicher Sprache.

ChatQA 2 verbessert die Leistung bei der Verarbeitung von langen Texten und Abrufaufgaben.

Diese Studie bewertet die Denkfähigkeiten von Audio-Sprachmodellen mit einer neuen Aufgabe.

Ein robustes Datenset zum Trainieren von fortschrittlichen Chat-basierten KI-Systemen.

Ein neuer Ansatz für Zustandsraummodelle verbessert die Effizienz und Leistung bei Sprachaufgaben.

Neues Modell verbessert das visuelle Denken, indem es 3D-Rekonstruktionsmethoden nutzt.

Neue Methode RoE verbessert die Effizienz von multimodalen grossen Sprachmodellen mit dynamischem Routing.

Untersuchung des Einflusses der Modellgrösse auf die Leistung der Daten-zu-Text-Generierung.

Erfahre, wie vorzeitiges Beenden die Effizienz von Modellen in der Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert.

Diese Studie konzentriert sich darauf, Zitationen mit passender Länge für bessere Qualität zu erstellen.

E-LLaGNN verbessert GNNs, indem es gezielt Sprachmodelle für bessere Leistung einsetzt.

Ein modularer Ansatz verbessert die Satzencoder in verschiedenen Sprachen.

Ein neuer Ansatz, um die Texteingaben für Bild-zu-Text-Modelle zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Lern, wie Textstilübertragung den Textstil verändert, während die Bedeutung erhalten bleibt.

Erforschen, wie Transformers Stimmungen in Texten analysieren, wie zum Beispiel in Filmkritiken.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Benutzerhilfe die Leistung grosser Sprachmodelle bei der Generierung von SQL-Abfragen verbessern kann.

Eine Methode, um die Vision-Language-Modelle zu verbessern, indem Overfitting reduziert wird.

Ein neuer Datensatz verbessert die Genauigkeit der Faktizitätserkennung von Ereignissen in Texten.

Dieser Artikel beleuchtet Multi-Prompt-Decoding, um die Qualität der Texterstellung zu verbessern.

TAGCOS optimiert das Instruction Tuning, indem es effektive Datensets für Sprachmodelle auswählt.

Diese Studie analysiert Methoden zur Verbesserung der Ausrichtung von Sprachmodellen auf menschliche Vorlieben.

Eine neue Wissensdatenbank für chemische Patentsuchen soll die Reaktionsextraktion verbessern.

Eine neue Methode kombiniert Sprachmodelle und Datenbanken für besseren Datenzugriff.

Ein neues Modell verbessert die Effizienz in aufgabenorientierten Dialogsystemen, ohne viel manuelle Arbeit.

DDK verbessert die Wissensdistillation und macht kleinere Sprachmodelle effizienter.