Franck Dernoncourt

Una visión general de los desafíos y soluciones en la búsqueda multilingüe.

PDFTriage mejora la capacidad de los LLMs para responder preguntas de documentos estructurados.

CulturaX ofrece un conjunto de datos multilingüe de 6.3 billones de tokens para mejorar la tecnología del lenguaje.

El conjunto de datos OATS mejora el análisis de sentimientos basado en aspectos en varios dominios.

Nuevos métodos mejoran la resumencia de videos usando grandes conjuntos de datos y modelos avanzados.

ROAST mejora el análisis de sentimientos al centrarse en reseñas completas.

Este estudio investiga la efectividad de FActScore en varios idiomas.

Un nuevo conjunto de datos busca hacer resúmenes más claros a través de la retroalimentación de los usuarios.

Nuevos modelos mejoran la identificación de los hablantes en el contenido de diálogos.

Dos conjuntos de datos de QA especializados buscan mejorar los sistemas de preguntas y respuestas para Adobe Acrobat y Photoshop.

Este estudio destaca un nuevo método para ajustar modelos de lenguaje de manera efectiva.

ULLME mejora las incrustaciones de texto y las tareas de recuperación usando modelos de lenguaje grandes.

LoCAL simplifica la forma en que interactuamos con documentos largos.

Un nuevo marco permite que los agentes de IA creen acciones dinámicamente para resolver problemas mejor.

Un sistema innovador mezcla métodos de recuperación para respuestas precisas y especializadas.

Nuevos métodos abordan los desafíos de encontrar respuestas en documentos visualmente ricos.