Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

Este estudio investiga los sesgos en los modelos de lenguaje usando aprendizaje basado en prompts.

Esta investigación resalta el papel de volver a leer en mejorar las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje.

Un estudio analiza métodos de ajuste fino para modelos de lenguaje para mantener el conocimiento a través de idiomas.

Un método para eliminar comportamientos tóxicos en modelos de lenguaje manteniendo el rendimiento.

La investigación muestra cómo los LLM pueden mejorar la privacidad sin perder efectividad en el modelo de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran la precisión de convertir el lenguaje hablado en texto escrito.

Un estudio muestra que los LLMs generativos destacan en la similitud textual semántica en comparación con los modelos tradicionales.

Un método para mejorar el reconocimiento de entidades nombradas en consultas de búsqueda en chino.

Examinando métodos de aprendizaje activo para mejorar el entrenamiento del clasificador PLM bajo restricciones de presupuesto.

Examina los riesgos que los ataques backdoor representan para los sistemas de procesamiento de lenguaje natural.

Investigando cambios inesperados en el comportamiento de los modelos de lenguaje durante el entrenamiento.

Nuevos métodos reducen los errores de traducción en sistemas multilingües.

Examinando el papel del contexto en la interpretación de tareas de lenguaje.

Una mirada completa a la creación de un conjunto de pruebas para el procesamiento de lenguaje natural en griego.

Este estudio evalúa cómo se pueden usar los LLM en tareas de traducción en tiempo real.

El marco DebCSE mejora los embeddings de oraciones al reducir los sesgos durante el entrenamiento.

Este artículo presenta una visión geométrica de los modelos de lenguaje transformer.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje de tareas y la retención en sistemas de diálogo.

Una mirada a cómo la extracción de relaciones contextuales construye grafos de conocimiento.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de imágenes usando descripciones de texto personalizadas.

Un nuevo método para entrenar sistemas de recuperación conversacional con datos limitados.

Un nuevo modelo mejora la alineación de voz y texto para un mejor reconocimiento automático.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje abordan tareas complejas a través de métodos de entrenamiento.

Usando modelos de lenguaje avanzados para identificar entidades clave en documentos escritos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de visión y lenguaje al procesar datos complejos.

Las investigaciones muestran que los contrafactuales pueden mejorar el rendimiento y la calibración de modelos de lenguaje más pequeños.

Nuevo conjunto de datos mejora la evaluación de modelos multilingües en diferentes idiomas.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento en tareas de modelos de visión-lenguaje.

Un nuevo marco mejora los modelos de lenguaje al mezclar texto e imágenes para interacciones más enriquecedoras.

Nueva fuente de datos mejora los modelos de aprendizaje automático en tareas de razonamiento.

Evaluando la efectividad de ChatGPT en el análisis de logs, analíticas y tareas de resumen.

Presentando nuevas métricas para evaluar la precisión de la diarización de hablantes en la IA conversacional.

Una nueva técnica ayuda a los modelos de lenguaje a generar resultados diversos más allá del texto.

Nuevos modelos mejoran la precisión y la velocidad al analizar oraciones complejas.

MMEAD mejora el enlace de entidades para obtener mejores resultados de búsqueda en la recuperación de información.

Explorando cómo el aprendizaje por refuerzo mejora las explicaciones generadas por computadora.

Examinando los obstáculos que enfrentan los modelos de lenguaje con bases de conocimiento y distribución de datos.

Un método para identificar mejor las relaciones entre palabras usando técnicas de entrenamiento avanzadas.

Un nuevo método reduce el tiempo para generar texto con modelos de lenguaje.

Este artículo presenta un método para mejorar la claridad de la transferencia de estilo a través de la retroalimentación de expertos.