Informática - Computación y lenguaje

Ideas clave sobre cómo elegir temas en el análisis de texto.

Presentando matrices Group-and-Shuffle para un ajuste fino eficiente de modelos neuronales.

Los investigadores mejoran las habilidades de traducción para más de 100 idiomas, centrándose en idiomas con pocos recursos.

Un estudio sobre la complejidad de las melodías de danza tradicional irlandesa usando métodos de compresión.

Un proyecto para crear un chatbot de RRHH con la ayuda de expertos y métodos avanzados de recuperación.

Esta investigación destaca métodos para mejorar los modelos de lenguaje añadiendo nuevo vocabulario de manera efectiva.

Un estudio sobre cómo los LLMs reconocen entidades en documentos legales, centrándose en textos indios.

Este artículo cuestiona la creencia en la autoconstancia entre las respuestas de los modelos de lenguaje.

Un estudio revisa qué tan bien los chatbots entienden la simetría en el lenguaje.

Este estudio examina cómo la IA puede evaluar ensayos de manera más efectiva usando Juicio Comparativo.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y accesibilidad de la generación de código para los programadores.

Un nuevo método ayuda a los modelos de IA a aprender de los errores para tener mejores respuestas.

Un nuevo método que utiliza vectores circulares mejora la eficiencia en tareas de múltiples etiquetas.

Un nuevo método para clasificar texto con la entrada del usuario y supervisión débil.

Este estudio mejora las plantillas de prompts para un mejor rendimiento en los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco busca automatizar las revisiones de documentos para obtener mejores comentarios de calidad.

Este estudio revela que los LLMs prefieren su propia producción en lugar del contenido escrito por humanos.

Los almacenes de datos más grandes mejoran el rendimiento y la precisión de los modelos de lenguaje basados en recuperación.

Un nuevo método mejora la resumición con datos de entrenamiento limitados.

Este artículo evalúa cómo los LLM manejan documentos ambientales complejos bajo NEPA.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje existentes sin necesidad de un costoso reentrenamiento.

Un estudio del sentimiento público en Twitter durante las elecciones presidenciales de Colombia de 2022.

Un método para ajustar modelos de lenguaje a tareas específicas de negocio.

Nuevo modelo simplifica el procesamiento del lenguaje, haciendo la IA más accesible.

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

Un modelo analiza las interacciones de los usuarios y los sentimientos en las discusiones sobre el cambio climático.

Explorando cómo las máquinas pueden seguir las instrucciones de los humanos en espacios reales.

Este artículo habla sobre cómo los LLM pueden automatizar los procesos de seguros de salud a través de contratos inteligentes.

Explorando los últimos avances en traducción automática y los beneficios de la interacción del usuario.

Un nuevo marco controla el aprendizaje en contexto para prevenir el mal uso en modelos de IA.

Un proyecto para mejorar el reconocimiento de texto en documentos en español usando TrOCR.

Una herramienta diseñada para generar letras de rap con menos lenguaje ofensivo.

Un estudio sobre cómo los estereotipos afectan a los modelos de lenguaje usando el conjunto de datos GlobalBias.

Un nuevo modelo generativo mejora la creación de candidatos a fármacos usando técnicas de deep learning.

Explora cómo los modelos de lenguaje representan emociones relacionadas con diversas religiones.

Aprende cómo el contexto mejora la precisión del reconocimiento automático de voz y el reconocimiento de palabras.

Explorando los sesgos ocultos en las respuestas de los modelos de lenguaje según los perfiles de los usuarios.

Esta investigación se centra en sistemas para responder preguntas biomédicas usando modelos de lenguaje grandes.

Una arquitectura de modelo flexible que mejora la eficiencia y el rendimiento del Transformer.

Este estudio se centra en mejorar traducciones en tiempo real sincronizando el orden de las palabras.