Este estudio evalúa la efectividad de diferentes enfoques de aprendizaje en el procesamiento de lenguaje natural multilingüe.
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Ivan Vulić
Un nuevo enfoque para la generación de habla pequeña, eficiente y que suene natural.
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El marco CALRec mejora las recomendaciones usando Modelos de Lenguaje Grandes y datos secuenciales.
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Un nuevo método permite que los modelos de lenguaje se adapten a varios tokenizadores sin necesidad de reentrenar.
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Un nuevo modelo combina LLMs y traducción automática para mejorar el procesamiento del lenguaje.
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