Informática - Computación y lenguaje

Este estudio introduce la planitud de prompts como una medida para evaluar el rendimiento de los prompts.

Un benchmark busca mejorar la tecnología para idiomas con datos limitados.

La investigación revela cómo modelos de lenguaje de IA más grandes predicen las respuestas del cerebro al lenguaje.

Un sistema que mejora las predicciones a través de discusiones en tiempo real con humanos.

Un nuevo método mejora la recuperación de documentos al refinar las representaciones de las consultas a través de la retroalimentación.

Un nuevo marco de tres etapas mejora la precisión de las respuestas a preguntas usando texto y tablas.

Esta investigación cuestiona las viejas ideas sobre cómo el lenguaje comparte información.

Un enfoque novedoso integra duck typing, embeddings de cajas y gráficos de conocimiento para mejorar la recuperación de entidades.

XuanYuan 2.0 es el modelo de chat chino más grande enfocado en finanzas.

Aprende cómo simplificar el lenguaje puede mejorar el acceso al contenido escrito.

Nuevo método mejora la comprensión de los significados de las palabras y sus cambios a lo largo del tiempo.

Un nuevo marco mejora la creación de datos de instrucción para modelos de lenguaje usando conocimiento no supervisado.

Un método para mejorar las tareas de modelos de lenguaje prediciendo los cambios necesarios en lugar de generar textos completos.

Un método reduce el muestreo de respuestas para modelos de lenguaje mientras mantiene la precisión.

Este artículo habla de cómo las máquinas analizan diagramas de reacciones para mejorar la investigación.

Examinando el rendimiento de la recuperación generativa en grandes conjuntos de documentos.

Los investigadores desarrollan métodos para aclarar los procesos de puntuación en la traducción automática.

Investigaciones muestran que los prompts en pseudo-código mejoran la eficiencia y claridad de los modelos de lenguaje.

Este conjunto de datos ayuda a los investigadores a encontrar nombres de conjuntos de datos en artículos científicos.

Combinar técnicas de entrenamiento mejora el rendimiento de la IA en varios idiomas.

Un nuevo conjunto de datos busca resolver errores comunes en la traducción automática, como alucinaciones y omisiones.

Una mirada a cómo los sistemas de búsqueda manejan consultas de usuario complejas.

Un estudio revela sesgos de género y raciales en modelos de análisis de sentimientos para varios idiomas.

Nuevo método evalúa la comprensión de modelos de lenguaje en varios idiomas.

LLM-Pruner comprime modelos grandes mientras mantiene su rendimiento en las tareas.

Un enfoque novedoso resume de manera eficiente las opiniones de los clientes de las reseñas.

Examina cómo diferentes LLM pueden trabajar juntos para mejorar el razonamiento.

IKDSumm resume de manera efectiva los tweets durante desastres usando conocimientos específicos del desastre.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de diálogos hablados al combinar el habla y el texto.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje con memoria externa adaptable para una mejor comprensión.

Este estudio revela cómo la transferencia de conocimiento mejora la calidad de la traducción para lenguas de bajo recurso.

Un nuevo método une el inglés y el chino para la generación de imágenes.

Un nuevo método para mejorar la resumición de tweets sobre desastres para una respuesta efectiva.

Este artículo examina un enfoque nuevo para entender cómo varían los significados de las palabras en diferentes textos.

Un nuevo marco mejora los resúmenes usando diferentes tipos de información adicional.

Un nuevo enfoque para ayudar a los modelos de lenguaje a identificar puntos en común entre diferentes opiniones.

Presentamos el Aprendizaje Inclusivo a partir de Retroalimentación Humana para mejorar los modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el rendimiento de modelos multilingües a través de métodos de ajuste fino mejorados.

Una nueva taxonomía para mejorar el rendimiento de LLM en tareas complejas.

Un nuevo marco genera explicaciones para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje sin esfuerzo humano.