Informática - Computación y lenguaje

Una mirada a cómo IRL mejora el rendimiento y la diversidad de los modelos de lenguaje.

Los investigadores evalúan el papel de los modelos de lenguaje grandes en la organización del conocimiento.

Mejorando los resúmenes de diálogos al enfocarnos en el contexto y la intención de la conversación.

La Pseudo-Rotación de Householder mejora el rendimiento y la consistencia de las respuestas de los modelos de lenguaje.

Un nuevo estándar busca mejorar la evaluación de incertidumbre en los modelos de lenguaje.

Un nuevo conjunto de datos y modelo mejoran el análisis de textos académicos complejos.

Un nuevo marco mejora la precisión y reduce errores en la generación de texto médico.

SelECT-SQL mejora la precisión al convertir el lenguaje natural en consultas SQL.

SC-Phi2 es un modelo de lenguaje pequeño diseñado para jugar eficientemente en StarCraft II.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad en el entrenamiento de modelos de lenguaje a través de sistemas de retroalimentación robustos.

Un nuevo método mejora el razonamiento del modelo a través de trazas de programación estructurada.

Un nuevo método usa audio para mejorar la precisión de pronunciación de las máquinas.

Un nuevo sistema combina LLMs y IA simbólica para tener mejor precisión y transparencia.

HEARTS busca mejorar la detección de estereotipos en textos mientras asegura la explicabilidad y la sostenibilidad.

Un nuevo método mejora el flujo de la conversación usando múltiples documentos como fuentes.

Mejorando los modelos de lenguaje para generar mejor dialectos árabes y tener más conciencia cultural.

Explorando el desafío GenSEC para mejorar la precisión de la transcripción de voz.

NVLM mejora la comprensión del lenguaje y las imágenes por parte de la IA para diversas tareas.

Un nuevo método mejora la selección de datos para entrenar modelos de lenguaje.

Investigando cómo los agentes de IA reproducen resultados científicos a través de un nuevo estándar.

THaMES ofrece un marco para reducir las alucinaciones en modelos de lenguaje.

Esencial detectar contenido de audio engañoso creado por tecnología.

Un método para mejorar la comprensión de documentos usando modelos más pequeños entrenados a partir de modelos más grandes.

Los robots mejoran su desempeño en tareas usando la Generación Aumentada por Recuperación Progresiva.

Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia de la traducción para varios idiomas.

LOLA mejora la comunicación al soportar más de 160 idiomas de manera eficiente.

La investigación muestra que el sesgo de recencia mejora las predicciones del tiempo de lectura en modelos de lenguaje.

Nuevos métodos buscan reducir las inexactitudes en los modelos de lenguaje dentro de los sistemas de recuperación de información.

Un estudio sobre la efectividad de los evaluadores automáticos para modelos de lenguaje.

PaperQA2 ayuda a los investigadores a buscar información y detectar errores.

Evaluando el impacto de los métodos de compresión en el rendimiento de modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora el rendimiento del modelo al abordar la fiabilidad de la retroalimentación.

Los investigadores presentan Blind-VaLM, mejorando modelos de lenguaje con conocimiento visual de manera eficiente.

Semformer integra la planificación en los modelos de lenguaje, mejorando la precisión y la eficiencia.

Promptriever simplifica la búsqueda de información siguiendo las instrucciones del usuario.

Esta investigación explora el uso de modelos de lenguaje para programar robots de manera más sencilla a través del lenguaje natural.

Aprende a evaluar y comparar imágenes de manera efectiva.

Este estudio evalúa cómo los modelos de QA manejan el ruido en los datos de entrada.

El método TRIM reduce los tokens de imagen en modelos de lenguaje multimodal sin perder rendimiento.

Una visión general de las tecnologías de detección de palabras clave y sus desafíos con el idioma urdu.