El conjunto de datos M2Lingual mejora las capacidades de seguir instrucciones en varios idiomas.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
El conjunto de datos M2Lingual mejora las capacidades de seguir instrucciones en varios idiomas.
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Nuevos métodos mejoran los modelos de habla para idiomas con datos limitados.
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Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje en idiomas de pocos recursos.
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Integrar el conocimiento de grafos mejora el rendimiento en idiomas de bajos recursos usando adaptadores de lenguaje.
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Avanzando modelos de resolución de tareas para lenguas con pocos datos a través de técnicas de fusión innovadoras.
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Un nuevo método reduce las traducciones incómodas usando ayudas visuales en la recolección de datos.
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Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la comprensión del cambio de código entre varios idiomas.
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BinaryAlign mejora la precisión de alineación de palabras tanto para lenguas de alto como de bajo recurso.
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Este artículo habla sobre métodos para mejorar el ASR en idiomas con datos limitados.
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Un nuevo conjunto de datos para evaluar la respuesta a preguntas en idiomas indios.
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Un nuevo modelo de IA se centra en apoyar los idiomas del sudeste asiático.
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El estudio destaca los desafíos que enfrentan los LLM con lenguas de pocos recursos.
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Este estudio tiene como objetivo mejorar los sistemas de QA para idiomas con datos limitados.
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Examinando el papel de los datos en la mejora de la traducción para lenguas de pocos recursos.
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Explorando cómo los GANs pueden mejorar la traducción para idiomas con pocos datos.
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Este artículo explora métodos para mejorar los sistemas de texto a voz para lenguas poco representadas.
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La investigación se centra en mejorar el aprendizaje de idiomas a través de modelos de habla visualmente fundamentados.
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Explorando los problemas sociales y éticos de recoger datos lingüísticos de comunidades diversas.
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Este estudio aborda los desafíos en modelos de lenguaje de audio para lenguas de pocos recursos.
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Esta investigación explora la efectividad de los LLM en varios idiomas además del inglés.
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Presentamos LowREm, una herramienta para mejorar los embeddings de palabras en lenguas subrepresentadas.
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Examinando el papel de los libros de gramática en la traducción de lenguas de pocos recursos.
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Evaluando la comprensión de los modelos de lenguaje sobre los proverbios en lenguas de pocos recursos.
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Examinando cómo los modelos de lenguaje manejan la gramática en idiomas menos conocidos.
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Un estudio sobre cómo mejorar la traducción de lenguas en peligro usando modelos avanzados.
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Descubre cómo los nuevos modelos están mejorando la tecnología del idioma luxemburgués.
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Enfrentando los desafíos de la recolección de datos en idiomas especializados y de bajos recursos.
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Un nuevo marco mejora los modelos de lenguaje para idiomas de bajos recursos.
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Nueva tecnología ayuda a las personas a encontrar contenido en diferentes idiomas sin esfuerzo.
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Abordando los desafíos de los lenguajes de pocos recursos en el procesamiento del lenguaje natural.
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