Informática - Computación y lenguaje

Un nuevo método mejora cómo evaluamos las contranarrativas al discurso de odio.

Nuevos métodos mejoran las respuestas del modelo de lenguaje para adaptarse mejor a las preferencias de los usuarios.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión en el análisis de sentimientos.

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

Un marco unificado para evaluar tipos de explicaciones para una mejor comprensión del modelo.

Un estudio completo sobre el rendimiento de los modelos de lenguaje en 10 idiomas indios.

Este artículo presenta un método para la detección y explicación en tiempo real de reseñas de spam.

Un modelo que protege los datos personales en los escritos legales italianos.

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

LLM2FEA combina IA generativa y algoritmos evolutivos para soluciones de diseño innovadoras.

InternLM-Law mejora las respuestas a diversas preguntas legales chinas con un entrenamiento avanzado.

Este estudio investiga las opiniones públicas sobre la falta de vivienda usando análisis de redes sociales.

Un nuevo método mejora la reparación de código para lenguajes de programación poco utilizados.

Un nuevo sistema para traducción de voz precisa y rápida en varios idiomas.

Nuevas técnicas mejoran el rendimiento en razonamiento y lógica de los modelos de lenguaje grandes.

Explorando cómo los perfiles de usuario mejoran la personalización en los modelos de lenguaje.

Un estudio examina qué tan bien los LLMs razonan con datos de grafos.

Un nuevo modelo mejora el reconocimiento de referencias a eventos en varios documentos.

Un nuevo marco mejora la representación de los valores humanos diversos en los modelos de lenguaje.

La investigación muestra cómo la retroalimentación multilingüe puede mejorar la confiabilidad de los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre las lenguas regionales de Italia usando técnicas avanzadas de análisis de voz.

La investigación muestra que los modelos tienen problemas con las dependencias de pasos en las recetas de cocina.

Explorando cómo los sinks de atención afectan el rendimiento de los modelos de lenguaje y presentando una técnica de calibración.

Analizar el rendimiento de los modelos de IA en los problemas de matemáticas para niños revela brechas significativas.

RankAdaptor optimiza el ajuste fino para modelos de IA podados, mejorando el rendimiento de manera eficiente.

INDICT mejora la seguridad y utilidad del código usando análisis de crítica dual.

Un estudio sobre PlagBench y su papel en la detección de plagio en los resultados de LLM.

La investigación resalta cómo los prompts afectan la precisión en la detección de texto generado por IA.

La investigación evalúa las habilidades de verificación de afirmaciones de los modelos de lenguaje usando un nuevo conjunto de datos.

Este artículo examina cómo ciertas neuronas afectan la incertidumbre en las predicciones de modelos de lenguaje.

Este documento presenta un método para evaluar modelos de lenguaje en diferentes indicaciones.

Un nuevo método mejora el diálogo de las máquinas mediante datos pseudo-estéreo.

Aprende sobre métodos para medir la calidad de la traducción de manera efectiva.

Este estudio presenta un conjunto de datos y un método para mejorar la precisión del reconocimiento de voz en chino usando Pinyin.

Un nuevo conjunto de datos evalúa el rendimiento de los LLM en resolver desafíos relacionados con grafos.

Nuevo método aborda las diferencias regionales en la evaluación del sesgo de género.

Nuevos métodos mejoran las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje para un mejor rendimiento en tareas.

Un nuevo método para entender mejor los eventos usando múltiples documentos.

MPCoder adapta el código al estilo de cada desarrollador, mejorando la productividad y la calidad del código.

MIGU mejora el aprendizaje continuo en modelos de lenguaje sin necesitar datos viejos.