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Un nuevo método para clasificar texto con datos etiquetados mínimos.

Face-Att mejora la generación de descripciones de imágenes mediante un análisis detallado de características faciales.

Ahora hay dos modelos de lenguaje avanzados para hebreo moderno y rabínico disponibles.

Este artículo examina el papel de los modelos de lenguaje en responder preguntas de documentos.

Una herramienta fácil de usar que simplifica la comprensión de eventos en análisis de texto.

Aprende cómo el lenguaje natural puede mejorar la usabilidad de los dispositivos inteligentes en la cocina.

El reconocimiento de entidades nombradas convierte el texto en información estructurada para varias industrias.

Un nuevo método para mejorar la extracción de relaciones en documentos utilizando datos limitados.

Conoce las causas de los errores en los modelos de lenguaje y métodos para mejorar la precisión.

Un nuevo método combina PPO y MCTS para mejorar la generación de texto.

Examinando el Winograd Schema Challenge y sus implicaciones para la comprensión de la IA.

Un nuevo marco para evaluar sistemas RAG sin referencias humanas.

Esta investigación examina técnicas de aprendizaje por indicaciones para la clasificación de texto con modelos pequeños en el comercio minorista.

Un nuevo marco combina CodeBERT y GNNs para mejorar la detección de vulnerabilidades en el software.

Aprende cómo LoRA permite un ajuste fino eficiente de modelos grandes en hardware de consumo.

Un nuevo método permite que los robots reorganicen objetos usando comandos en lenguaje natural.

Un método para combinar modelos generativos y mejorar la creación de datos.

Explorando mejoras en modelos de lenguaje para manejar entradas de texto largas.

Nuevo método mejora el rendimiento de la IA en la comprensión de imágenes y la creación de subtítulos.

Un nuevo marco mejora la interacción de los robots a través de comandos de lenguaje natural y contexto.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento de VideoQA usando datos de entrenamiento mínimos.

Un nuevo enfoque de enrutamiento mejora la selección de modelos de lenguaje grande para tareas específicas.

Un nuevo conjunto de datos para evaluar LLMs en preguntas de procesamiento de lenguaje natural.

Un nuevo modelo mejora la detección de temas en las reseñas de usuarios.

Combinar modelos de lenguaje y visión mejora la respuesta a preguntas sobre imágenes sin necesidad de un entrenamiento extenso.

Un nuevo método mejora el análisis de sentimientos en diálogos.

Una nueva arquitectura para mejorar el aprendizaje automático en tareas de lenguaje.

Spider4SPARQL mejora las pruebas para traducir lenguaje natural en consultas SPARQL.

Este estudio evalúa la capacidad de los LLMs en tareas de razonamiento argumentativo.

Explorando una nueva herramienta para tener mejor control sobre la generación de texto.

Un método para ajustar DebertaV3 y que funcione bien en tareas de portugués brasileño.

Nuevo método reduce los tokens de visión para un entrenamiento más económico.

La investigación busca mejorar los modelos de lenguaje usando fuentes externas de datos precisos.

Nuevos métodos para seleccionar datos de voz minimizan el etiquetado mientras mejoran la precisión del reconocimiento.

Una visión general de técnicas y desafíos en la extracción de relaciones a nivel de documento.

El marco TEMT mejora la completación de grafos de conocimiento temporal usando contexto textual.

La investigación busca alinear los procesos de análisis de máquinas con la comprensión del lenguaje humano.

Examinando el impacto de la consistencia del modelo de recompensa en el rendimiento del modelo de lenguaje.

Un nuevo marco mejora cómo los LLMs manejan textos y conversaciones más largos.

Un marco mejora el rendimiento de los LLM al integrar herramientas personalizadas para diferentes tareas.