Informática - Computación y lenguaje

Una herramienta para evaluar la relevancia y adecuación de los modelos de lenguaje en contextos filipinos.

Investigando la conexión entre el juego de roles y los sesgos en los modelos de lenguaje.

Examinando la comprensión y precisión de salida de los modelos de lenguaje.

Los investigadores usan modelos de lenguaje para simplificar el aprendizaje de vocabulario con mnemotécnicas.

Este estudio analiza cómo las historias personalizadas atraen a lectores diversos.

La investigación muestra cómo las funciones auxiliares mejoran la generación de código en modelos ajustados por instrucciones.

Un nuevo modelo mejora el procesamiento y análisis de textos en sánscrito.

La investigación explora modelos avanzados para analizar documentos griegos históricos.

Los investigadores presentan el conjunto de datos STOP para analizar sesgos en los modelos de lenguaje.

Presentando un marco para mejorar la clasificación de texto para datos desconocidos.

Técnicas innovadoras mejoran el entrenamiento de modelos de música-texto con recursos limitados.

Examinando cómo los LLM están cambiando la escritura y el habla en entornos académicos.

Los robots ahora pueden responder preguntas usando memoria a largo plazo.

Este artículo examina nuevos enfoques para mejorar los LLMs usando funciones de pérdida de visión por computadora.

SemDI mejora la precisión en identificar la causalidad de eventos usando contexto.

MaPPER ofrece un nuevo método para entender de manera eficiente la imagen y el texto.

La investigación evalúa qué tan bien la tecnología interpreta imágenes satíricas.

Un enfoque automatizado mejora el análisis de logs y el diagnóstico de fallos en servicios en línea.

Un nuevo enfoque mejora la profundidad narrativa al centrarse en la representación de los personajes.

Los investigadores desarrollan métodos para mejorar el código de manipulación de datos automatizado a través de ejemplos ricos en contexto.

Un nuevo método ayuda a los modelos de lenguaje a olvidar información específica de manera efectiva.

La investigación desarrolla sistemas que se adaptan a diferentes tipos de preguntas para dar mejores respuestas.

Esta investigación mejora los robots SAR al integrar la aportación humana en sus procesos de aprendizaje.

Nuevos métodos mejoran los Modelos de Lenguaje Grande mediante un procesamiento de información eficiente.

Un nuevo marco evalúa qué tan bien los modelos de lenguaje reconocen y responden a las emociones.

Examinando el papel de las emociones en mejorar las interacciones con modelos de lenguaje.

Nuevo conjunto de datos evalúa la capacidad de los modelos de lenguaje para manejar información sensible al tiempo.

SLaVA-CXR mejora la generación de informes de radiografías de tórax para una mejor eficiencia clínica.

GAProtoNet mejora la clasificación de texto al aumentar la interpretabilidad sin perder precisión.

Un enfoque novedoso para crear datos etiquetados en la generación de frases clave usando contextos de citas.

Un sistema que aprende y se adapta a través de la interacción continua con su entorno.

Un nuevo enfoque para entrenar modelos de lenguaje mejora la eficiencia y el rendimiento.

Un nuevo marco evalúa el conocimiento médico en modelos de lenguaje grandes.

Nuevo marco mejora la planificación de IA al mejorar la comprensión y el razonamiento visual.

Nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de la IA para manejar malentendidos en conversaciones.

Mantener el significado mientras se transforma la información es clave para la privacidad y la precisión.

Un nuevo método mejora los modelos pequeños para responder preguntas en telecomunicaciones.

Nuevas ideas sobre cómo el contexto y la similitud afectan el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Examinando cómo BERT interpreta palabras con múltiples significados.

Este estudio aborda los desafíos en modelos de lenguaje de audio para lenguas de pocos recursos.