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Una mirada a cómo los transformers usan capas de atención para mejorar el procesamiento del lenguaje.

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Examinando cómo diferentes modelos para imágenes y texto pueden trabajar juntos de manera efectiva.

Un enfoque nuevo mejora la clasificación de texto a través de la minería de conceptos y la calibración en cascada.

BELHD mejora la precisión de los enlaces al abordar los homónimos en textos biomédicos.

Un enfoque novedoso para mejorar los agentes de diálogo a través de técnicas de autoconversación.

TRIPS mejora la eficiencia en tareas de visión-lenguaje al seleccionar parches de imagen relevantes.

Examinando cómo los modelos de lenguaje preentrenados mejoran la calidad del texto a voz.

Este estudio analiza problemas en modelos que responden a preguntas visuales.

Este documento presenta un método para mejorar la interacción de los modelos de lenguaje con herramientas.

Un nuevo método mejora la subtitulación de videos usando modelos de imagen-lenguaje.

Examinando la relación entre transformers y RNNs en el procesamiento del lenguaje.

Este marco ayuda a desentrañar aspectos ocultos de los modelos de lenguaje grandes para obtener mejores conocimientos.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la comprensión de las recetas de cocina por parte de las máquinas.

Un nuevo marco mejora las tareas de predicción estructurada en NLP usando avisos e inferencia.

Un nuevo método para detectar y clasificar errores en las salidas de modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran la extracción de personalidad de personajes en agentes de diálogo.

Examinando cómo las plantillas de prompt afectan el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.

Presentando un nuevo método para reducir el uso de memoria al afinar modelos grandes.

Una mirada a cómo los LLMs mejoran los métodos de evaluación de NLG.

Este artículo presenta un nuevo método para mejorar la traducción de documentos más largos usando instrucciones mixtas.

Descubre cómo la longitud del contexto afecta el rendimiento y el potencial de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método para actualizar modelos de lenguaje de manera eficiente y precisa.

Un nuevo método usa datos de texto para mejorar los resultados del modelado de temas.

Un estudio sobre cómo mejorar el reconocimiento de caracteres en hindi a partir de entradas manuscritas.

Un método para mejorar el aprendizaje a través de diferentes tipos de datos.

Proxy-tuning simplifica y mejora la adaptación de modelos de lenguaje usando modelos expertos más pequeños.

Una mirada a los problemas y soluciones para las alucinaciones en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora los clasificadores de texto generando ejemplos multilingües engañosos.

El aprendizaje multitarea permite que las máquinas mejoren su rendimiento compartiendo conocimiento entre tareas.

Un estudio sobre la detección de contenido ofensivo en varios idiomas.

Estrategias para mejorar modelos de QA cuando hay poca data etiquetada.

Explora cómo el enfoque x-elm mejora el procesamiento multilingüe del lenguaje.

Descubre cómo los modelos de QA conversacional están cambiando la forma en que los usuarios interactúan con la IA.

Los prompts de código mejoran el rendimiento de razonamiento en modelos de lenguaje grandes como GPT 3.5.

Un nuevo método mejora la forma en que identificamos sinónimos y antónimos.

Mejorando los LMMs para razonar y hacer preguntas para mayor precisión.

Un enfoque nuevo mejora las conexiones entre las imágenes y sus subtítulos.

MatSciRE facilita la extracción de datos de artículos de ciencia de materiales para ayudar en la investigación de baterías.

Un método para manejar ambigüedades en nombres propios a través de la polisemia regular.