Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

Las mejoras innovadoras buscan acelerar las TNNs mientras mantienen su efectividad en el procesamiento de secuencias largas.

Este artículo trata sobre un nuevo método para entrenar modelos de IA usando datos offline.

La mejora de instrucciones genera preocupaciones sobre vulnerabilidades de seguridad en modelos de lenguaje grandes.

Examinando modelos de lenguaje que predicen sin significados fijos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de sentimientos usando modelos de lenguaje más pequeños de manera efectiva.

Un nuevo enfoque mejora los mecanismos de atención en la clasificación de texto usando aprendizaje autosupervisado.

BookGPT utiliza IA para recomendar libros según las preferencias y valoraciones de los usuarios.

Este artículo examina los desafíos y soluciones en los métodos de evaluación de la inflexión morfológica.

Un estudio sobre cómo los datos de entrenamiento diversos mejoran la transferencia de estilo en textos.

Investigadores desarrollan un nuevo modelo para mejorar las traducciones de lenguaje natural a lógica formal.

Explorando nuevos métodos para mejorar las predicciones de modelos de lenguaje enmascarado.

Un nuevo enfoque mejora el NER usando aprendizaje con pocos ejemplos y modelos de lenguaje grandes.

Nuevos métodos mejoran la selección de respuestas en sistemas de preguntas y respuestas aprovechando el contexto.

Nuevas técnicas mejoran el rendimiento de los sistemas de QA basados en generación usando evaluación automatizada.

Presentamos un método que reduce el uso de memoria en modelos de transformadores sin sacrificar rendimiento.

Examinando métodos para mejorar el razonamiento y el procesamiento de contexto en los modelos de lenguaje.

APT ofrece un enfoque flexible para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje.

HiTIN ofrece un método eficiente para organizar textos en categorías con mejor rendimiento.

Investigadores desarrollan modelos para entender diálogos complejos entre varias partes usando datos sin etiquetar.

Investigando cómo la estructura de las palabras afecta el análisis con oraciones alteradas.

Este estudio analiza ajustes de vocabulario para mejorar la precisión de las consultas SPARQL.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a los modelos a generar expresiones de referencia a partir de imágenes.

Un nuevo método mejora la retención del conocimiento en modelos de lenguaje a través de la ponderación de importancia.

Un método para mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje estimando anotaciones faltantes.

Un nuevo método mejora la salida del modelo de lenguaje sin necesidad de un ajuste pesado.

Un enfoque nuevo para que los modelos de lenguaje grandes enfrenten desafíos interactivos de manera efectiva.

Este artículo presenta un método que mejora la eficiencia de la predicción estructurada.

La investigación examina cómo los modelos de lenguaje grandes procesan tareas aritméticas.

Explorando técnicas para crear datos sintéticos de alta calidad en procesamiento de lenguaje natural.

Aprende a reducir el tamaño de BERT sin perder rendimiento usando distilación de conocimiento.

Un nuevo método mejora la diversidad y calidad de las respuestas en los diálogos.

Presentamos un enfoque económico para mejorar la integración de lenguaje e imagen en modelos de IA.

Un estudio sobre la reducción de vocabulario para modelos de lenguaje eficientes.

Calc-X mejora significativamente la precisión de los modelos de lenguaje en tareas matemáticas.

Este estudio evalúa las capacidades de los LLMs para transformar datos de tablas en texto legible.

Examinando cómo los modelos de lenguaje expresan y calibran las puntuaciones de confianza.

OverPrompt reduce costos y mejora el procesamiento de tareas para modelos de lenguaje grandes.

PESCO ofrece una clasificación de texto eficiente usando métodos de aprendizaje auto-supervisado.

Este estudio investiga el equilibrio entre equidad y privacidad en los modelos de lenguaje.

Este artículo examina los desafíos de análisis en neerlandés debido a la ambigüedad del idioma.