Neuste Artikel für Sprachtechnologie

Ein neues Datenset soll Hindi-Sprachmodelle für KI-Anwendungen verbessern.

Sprachmodelle nutzen, um Aufgaben in unterrepräsentierten Sprachen durch Datengenerierung zu verbessern.

BinaryAlign verbessert die Wortausrichtungsgenauigkeit für sowohl hoch- als auch niederschwellige Sprachen.

Ein neuer Ansatz, um Sprachmodelle für verschiedene indische Sprachen zu verbessern.

Phi-3-Modelle konzentrieren sich auf Sicherheit und die Ausrichtung an menschlichen Werten.

Ein bahnbrechender rumänischer Datensatz verbessert die Entwicklung von Sprachmodellen erheblich.

Diese Forschung verbessert die Effizienz der simultanen maschinellen Übersetzung mit anpassbaren Modulkomponenten.

Dieser Artikel behandelt die Herausforderungen bei der Erkennung von Halluzinationen in der maschinellen Übersetzung über verschiedene Sprachen hinweg.

Neue Modelle verbessern das Sprachverständnis, indem sie Abhängigkeitsstrukturen integrieren.

Dallah unterstützt arabische Dialekte und verbessert die Kommunikation in Texten und Bildern.

Ein neues KI-Modell konzentriert sich darauf, die Sprachen Südostasiens zu unterstützen.

Neues Framework verbessert die Spracherkennung für verschiedene arabische Dialekte.

Meltemi 7B bringt fortschrittliche KI-Tools für Griechischsprecher.

Neuer Datensatz verbessert die KI-Fragenbeantwortung für die polnische Sprache.

Neue Methoden verbessern Übersetzungen für unbekannte Sprachen ohne umfangreiche Daten.

ELM zeigt, dass kleinere, kontextspezifische Sprachmodelle in der Bildung effektiv sind.

Hindi-BEIR hat das Ziel, die Informationsabrufsysteme für Hindi-Inhalte zu verbessern.

NEST bietet einen schnelleren, effizienteren Ansatz für selbstüberwachte Sprachaufgaben.

Das RedWhale-Modell verbessert das Verständnis koreanischer Texte durch spezielle Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Spracherkennung für Hindi mithilfe von Pseudo-Labeling-Techniken.

Forschung verbessert die Spracherkennung für Hindi mit verschiedenen Akzenten.

Ein neues Modell, das entwickelt wurde, um vietnamesische Sprachaufgaben durch Text- und Bildverarbeitung zu verbessern.

Ein System zur Klassifizierung von literarischen und umgangssprachlichen Tamil-Dialekten anhand von Klangmerkmalen.

Dieser Artikel behandelt die Entwicklung von offenen grossen Sprachmodellen für die litauische Sprache.

Ein Blick auf die Entwicklung von LLMs und die Herausforderungen für EU-Sprachen.

Ein Blick auf Sparse Mamba, eine Methode für besseren Sprachmodell-Kontrolle.

Bestrebungen, Werkzeuge zur Verarbeitung der Sindhi-Sprache durch grosse Textdatensammlungen zu schaffen.

InkubaLM hat das Ziel, die Sprachverarbeitung für unterrepräsentierte afrikanische Sprachen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Decodermodellen für verschiedene Dialekte.

Die Forschung konzentriert sich darauf, das Sprachenlernen durch visuell gestützte Sprachmodelle zu verbessern.

Forschung zu Verbindungen in biblischen Texten mit fortgeschrittenen Sprachmodellen.

Die Verbesserung der Identifizierung gesprochener Wörter durch visuelle Hinweise in unterversorgten Sprachen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis gesprochener Sprache durch innovative Datensätze.

Ein neuer Ansatz verbessert die Klarheit von Forschungsarbeiten mit kognitiven Wissensgraphen und Sprachmodellen.

Untersuchen, wie Sprache die Effektivität von LLM-basierten Empfehlungen beeinflusst.

Linguini-Tests prüfen, wie gut Modelle mit verschiedenen Sprachen umgehen können.

Neue Methoden verbessern Sprachmodelle für die individuellen Nutzerpräferenzen.

Verbesserung der Sprachsynthese in indischen Sprachen mithilfe von Inter-Pause-Einheiten.

Diese Forschung untersucht die Effektivität von LLMs in verschiedenen Sprachen neben Englisch.

Das EuroLLM-Projekt hat das Ziel, vielfältige Sprachmodelle für eine bessere Kommunikation in Europa zu entwickeln.