Informática - Computación y lenguaje

Los investigadores desarrollan una técnica para proteger palabras importantes en datos de texto.

Un estudio sobre el impacto de ICL y SFT en la estructura del modelo de lenguaje.

Examinando el papel de la atención en diferentes capas de los modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre métodos de entrenamiento eficientes para modelos de voz usando aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos de lenguaje de manera eficiente.

Un estudio muestra que afinar LLMs con TMs mejora la calidad de la traducción para las organizaciones.

La tecnología innovadora ayuda a monitorear y evaluar el deterioro cognitivo en pacientes con demencia.

Un método para construir Grafos de Conocimiento a partir de documentos en bruto de manera eficiente.

Un nuevo método mejora cómo las máquinas analizan gráficos para obtener mejores conclusiones.

Estudio investiga las tendencias de rendimiento de modelos de lenguaje coreano durante once meses.

Un nuevo método mejora la capacidad de los agentes para aprender de sus errores en entornos virtuales.

Nuevos métodos abordan los desafíos de las etiquetas desbalanceadas en NER para la salud.

Usando modelos avanzados para evaluar mejor las ideas de investigación en la academia.

Nuevos métodos conectan metadatos a grafos de conocimiento para una mejor interpretación de datos.

Un sistema para mejorar el soporte técnico usando generación aumentada por recuperación.

CAST ofrece un enfoque preciso para manejar las respuestas de los modelos de lenguaje.

Este documento presenta el chunking tardío para una mejor recuperación de texto al preservar el contexto.

Paper Copilot ayuda a los investigadores a navegar la literatura científica de manera eficiente.

La investigación muestra cómo la programación influye en las habilidades de los modelos de lenguaje en varias tareas.

RLPF mejora la resumición de datos de usuario para hacer mejores predicciones.

Mejorando la identificación de palabras habladas a través de señales visuales en idiomas con pocos recursos.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje aprenden de ejemplos y conocimientos previos.

KnoWoGen ofrece un sistema novedoso para crear conjuntos de datos en el trabajo del conocimiento, abordando limitaciones clave.

Mejorando la traducción automática para el idioma Karakalpak, que tiene pocos recursos, a través de nuevos conjuntos de datos.

Fast Forward mejora la eficiencia del entrenamiento de bajo rango para modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre los MLSAEs y su papel en el examen de las capas de los modelos de lenguaje.

Este estudio evalúa modelos de lenguaje grandes como jueces en tareas de razonamiento matemático.

Un nuevo método para predecir rasgos de personalidad a partir de publicaciones en línea usando datos filtrados.

Este estudio examina el papel de las puntuaciones de confianza en la mejora del rendimiento de OCR.

Un nuevo método mejora la generación de código usando varios lenguajes de programación.

UI-JEPA mejora cómo los sistemas predicen las acciones de los usuarios a partir de las interacciones en la pantalla.

ECHO combina diferentes patrones de razonamiento para mejorar la resolución de problemas en modelos de lenguaje.

Investigadores crean un método para probar intervenciones para trastornos alimentarios sin riesgos reales.

El conjunto de datos MeMo revela cómo se recuerdan las conversaciones en grupo.

Un nuevo conjunto de datos mejora la tecnología de habla multilingüe en India.

Este artículo examina los riesgos de red-teaming en modelos de lenguaje grande usados en negocios.

SSR mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje mientras mantiene sus habilidades generales.

El método Untie the Knots mejora el manejo de textos largos en modelos de lenguaje.

La investigación revela cómo las capas en los LLMs contribuyen por igual a las predicciones.

Este artículo habla sobre los beneficios de simplificar modelos de transformers para tareas de voz.