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Este artículo evalúa los Modelos de Lenguaje Grandes en la predicción de códigos médicos.

Un estudio comparando las explicaciones de modelos multilingües y monolingües y su fidelidad.

Este trabajo explora cómo la retroalimentación humana puede mejorar los modelos de resumen.

Examinando cómo subpalabras similares afectan el aprendizaje y el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Una visión general del papel de la tokenización en el procesamiento del lenguaje.

SpaceByte ofrece un enfoque a nivel de byte para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Explora el auge y la eficiencia de los Transformadores de Visión en el procesamiento de imágenes.

Este documento habla sobre la necesidad de que los modelos de generación de texto en IA sean explicables.

Los investigadores evalúan el papel de la IA en el análisis de datos astronómicos y sus implicaciones.

Setokim mejora la fusión de la comprensión visual y textual a través de una tokenización innovadora.

Este estudio explora nuevos modelos para mejorar la traducción de idiomas usando datos emparejados.

Un nuevo modelo genera poesía checa con mejor rima y ritmo.

K-Tokeniser mejora el procesamiento de textos clínicos en los modelos de lenguaje.

La investigación muestra que los modelos no entrenados se conectan con las respuestas del cerebro humano en el procesamiento del lenguaje.

Los estudios destacan las habilidades de aprendizaje en contexto en modelos de lenguaje grandes.

Este artículo revisa los problemas de tokenización y propone soluciones para reducir sesgos.

Una mirada a la codificación por wavelet y los modelos de transformadores para crear imágenes.

La investigación se centra en identificar clasificadores en el egipcio antiguo usando técnicas modernas.

HIGHT mejora los modelos de lenguaje usando información jerárquica de datos en grafo.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje pequeños aprenden a manejar el ruido en los datos.

Un enfoque novedoso mejora la precisión en la predicción de series temporales con múltiples resoluciones.

BM25S ofrece puntuación rápida de documentos para una recuperación de información eficiente.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el procesamiento de imágenes y videos.

Presentamos DictaLM 2.0 y DictaLM 2.0-Instruct para mejorar el procesamiento del idioma hebreo.

FragLlama adapta modelos de lenguaje para el diseño molecular innovador y el descubrimiento de medicamentos.

Aprende cómo la teoría de autómatas mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Aprende a replicar funciones de software mediante modelado de comportamiento.

Explorando nuevas técnicas en modelado de imágenes enmascaradas para mejorar el aprendizaje auto-supervisado.

Examinando el papel y los desafíos de la tokenización en el procesamiento del lenguaje natural.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de lenguaje para diversas lenguas indias.

Propinas mejoran la eficiencia y precisión del análisis de logs para un mejor análisis de software.

BatchBPE ofrece un enfoque más rápido para la tokenización en el procesamiento del lenguaje natural.

Aprende cómo la compresión de prompts puede mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje y reducir el uso de recursos.

Usando Modelos de Lenguaje Grandes para mejorar la detección de vulnerabilidades en el código de software.

Un estudio revela cómo pequeños cambios afectan a las representaciones de palabras en contexto.

Un nuevo método mejora la interacción entre modelos de lenguaje, aumentando la eficiencia en las tareas.

Nuevos métodos con algoritmos mejoran la búsqueda de pistas a partir de puntos espaciales en colisiones de partículas.

Un nuevo método mejora el procesamiento de imágenes usando tokens de superpíxeles adaptables.

Explorando cómo diferentes estrategias de tokenización pueden mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje.

Examinando el papel de IKUN e IKUN-C en la traducción efectiva de múltiples idiomas.