Una mirada a cómo los transformers usan capas de atención para mejorar el procesamiento del lenguaje.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Una mirada a cómo los transformers usan capas de atención para mejorar el procesamiento del lenguaje.
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Nuevas estrategias de memoria mejoran el rendimiento en el manejo de secuencias largas de entrada para los modelos de lenguaje.
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Examinando cómo diferentes modelos para imágenes y texto pueden trabajar juntos de manera efectiva.
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Un enfoque nuevo mejora la clasificación de texto a través de la minería de conceptos y la calibración en cascada.
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BELHD mejora la precisión de los enlaces al abordar los homónimos en textos biomédicos.
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Un enfoque novedoso para mejorar los agentes de diálogo a través de técnicas de autoconversación.
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TRIPS mejora la eficiencia en tareas de visión-lenguaje al seleccionar parches de imagen relevantes.
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Examinando cómo los modelos de lenguaje preentrenados mejoran la calidad del texto a voz.
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Este estudio analiza problemas en modelos que responden a preguntas visuales.
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Este documento presenta un método para mejorar la interacción de los modelos de lenguaje con herramientas.
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Un nuevo método mejora la subtitulación de videos usando modelos de imagen-lenguaje.
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Examinando la relación entre transformers y RNNs en el procesamiento del lenguaje.
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Este marco ayuda a desentrañar aspectos ocultos de los modelos de lenguaje grandes para obtener mejores conocimientos.
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Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la comprensión de las recetas de cocina por parte de las máquinas.
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Un nuevo marco mejora las tareas de predicción estructurada en NLP usando avisos e inferencia.
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Un nuevo método para detectar y clasificar errores en las salidas de modelos de lenguaje.
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Nuevos métodos mejoran la extracción de personalidad de personajes en agentes de diálogo.
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Examinando cómo las plantillas de prompt afectan el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.
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Presentando un nuevo método para reducir el uso de memoria al afinar modelos grandes.
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Una mirada a cómo los LLMs mejoran los métodos de evaluación de NLG.
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Este artículo presenta un nuevo método para mejorar la traducción de documentos más largos usando instrucciones mixtas.
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Descubre cómo la longitud del contexto afecta el rendimiento y el potencial de los modelos de lenguaje.
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Un nuevo método para actualizar modelos de lenguaje de manera eficiente y precisa.
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Un nuevo método usa datos de texto para mejorar los resultados del modelado de temas.
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Un estudio sobre cómo mejorar el reconocimiento de caracteres en hindi a partir de entradas manuscritas.
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Un método para mejorar el aprendizaje a través de diferentes tipos de datos.
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Proxy-tuning simplifica y mejora la adaptación de modelos de lenguaje usando modelos expertos más pequeños.
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Una mirada a los problemas y soluciones para las alucinaciones en los modelos de lenguaje.
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Un nuevo método mejora los clasificadores de texto generando ejemplos multilingües engañosos.
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El aprendizaje multitarea permite que las máquinas mejoren su rendimiento compartiendo conocimiento entre tareas.
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Un estudio sobre la detección de contenido ofensivo en varios idiomas.
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Estrategias para mejorar modelos de QA cuando hay poca data etiquetada.
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Descubre cómo los modelos de QA conversacional están cambiando la forma en que los usuarios interactúan con la IA.
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Los prompts de código mejoran el rendimiento de razonamiento en modelos de lenguaje grandes como GPT 3.5.
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Un nuevo método mejora la forma en que identificamos sinónimos y antónimos.
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Mejorando los LMMs para razonar y hacer preguntas para mayor precisión.
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Un enfoque nuevo mejora las conexiones entre las imágenes y sus subtítulos.
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MatSciRE facilita la extracción de datos de artículos de ciencia de materiales para ayudar en la investigación de baterías.
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Un método para manejar ambigüedades en nombres propios a través de la polisemia regular.
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