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Un nuevo método mejora la eficiencia de recuperación de imágenes usando muestras de texto.

Un nuevo estándar evalúa qué tan bien los modelos entienden el tiempo y los eventos.

Este estudio explora nuevos modelos para mejorar la traducción de idiomas usando datos emparejados.

Presentamos el modelo MSFF-QDConv para una clasificación de texto eficiente usando técnicas cuánticas.

Este artículo examina métodos para evaluar la variabilidad en los criterios de evaluación de modelos de lenguaje.

Una mirada a cómo la calidad del texto se relaciona con su probabilidad en los modelos de lenguaje.

Una mirada más cercana a cómo los Transformers aprenden de ejemplos en diferentes contextos.

Un conjunto de datos para probar las conexiones entre imágenes y texto muestra que los modelos tienen dificultades con las tareas de texto a imagen.

Un nuevo método mejora el procesamiento de textos largos en modelos de lenguaje de manera eficiente.

Un conjunto de datos diseñado para mejorar el acceso a las divulgaciones climáticas corporativas.

Nuevos métodos pueden mejorar la comprensión de los modelos de lenguaje sobre las preferencias humanas.

Explorando cómo la IA mejora la comprensión basada en diálogos y la precisión de las respuestas.

Una nueva técnica mejora los modelos de lenguaje al actualizar y agregar conocimientos de manera eficiente.

Tender ofrece una solución novedosa para el uso eficiente de modelos de lenguaje grandes.

Explorando nuevos métodos para un reconocimiento efectivo de pocos ejemplos en aprendizaje automático.

Este documento presenta un marco para evaluar vulnerabilidades en modelos de lenguaje grandes.

Los avances en modelos de lenguaje mejoran la extracción de datos de artículos científicos sobre materiales.

Explorando métodos para crear tablas estructuradas usando modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo estándar busca la composicionalidad en la comprensión de video y los modelos de lenguaje.

La investigación muestra que los estilos de respuesta consistentes mejoran la efectividad de los LLM con menos ejemplos.

La investigación detalla técnicas para mejorar la eficiencia en el uso de adaptadores LoRA.

Un nuevo método mejora el rendimiento de LLM en textos largos sin perder precisión.

Presentando la evolución del modelo para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje sin datos de entrenamiento adicionales.

GloVe-V mejora las representaciones de palabras midiendo la incertidumbre en las representaciones vectoriales.

Investigando cómo el espacio latente afecta el rendimiento de los modelos transformer en tareas de lenguaje.

Un nuevo método combina humanos y IA para clasificar textos de manera eficiente.

Analizando historias de redes sociales y sus efectos en las tendencias económicas.

Un nuevo estándar para evaluar gráficos dinámicos con atributos de texto en varios campos.

Un nuevo modelo aumenta la precisión en la comprensión del lenguaje natural usando predicciones de expertos.

Este artículo habla sobre el prompting suave como un método para el desaprendizaje de máquinas en los LLMs.

Self-MoE crea expertos especializados para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje.

Un marco mejora la generación de código para lenguajes especializados usando documentación.

Un nuevo enfoque para mejorar la coincidencia entre imágenes y texto usando modelos de doble codificador y gráficos de escenas.

TourRank mejora la clasificación de documentos usando un enfoque basado en torneos.

Los investigadores desarrollan el conjunto de datos GECO y GECOBench para abordar el sesgo de género en la IA.

Nuevo método mejora la generación aumentada por recuperación para responder preguntas complejas.

Un estudio sobre el rendimiento de modelos de lenguaje más pequeños y abiertos en varias tareas.

Este artículo revisa cómo los LLMs se desempeñan en tareas de razonamiento silogístico.

Un estudio sobre los procesos de toma de decisiones de los modelos de lenguaje grandes.

MMNeedle prueba modelos multimodales en su capacidad para manejar contextos largos.