Este artículo destaca la necesidad de una clasificación clara en tareas de lenguaje de largo contexto.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Este artículo presenta un método que simplifica la recuperación y generación de texto en PLN.
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El BPE acústico mejora la inteligibilidad y la calidad del habla en sistemas TTS.
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Un nuevo método combina razonamiento basado en texto y SQL para mejorar las respuestas a preguntas sobre tablas.
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Presentamos BADM para un entrenamiento más rápido y preciso en modelos de aprendizaje profundo.
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La investigación muestra que ajustar con datos en inglés puede mejorar la recuperación de información multilingüe.
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CD-T mejora la comprensión de los modelos de transformadores, lo que mejora la interpretación y la confianza.
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Este artículo examina métodos para evaluar resúmenes de texto utilizando modelos de lenguaje grandes.
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Un nuevo marco mejora la forma en que los modelos generan imágenes a partir de textos complejos.
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BAPO mejora los modelos de lenguaje mientras mantiene el conocimiento esencial y las preferencias del usuario.
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Mejoras al modelo BERT para manejar mejor documentos legales en turco.
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Nuevos métodos mejoran la privacidad y la coherencia usando colocaciones en los datos del lenguaje.
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Un nuevo método para reescribir texto que asegura la privacidad y mantiene el significado.
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Nuevos modelos producen descripciones de video de alta calidad de manera efectiva.
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WallFacer mejora la eficiencia en el entrenamiento de modelos Transformer de secuencias largas con comunicación optimizada.
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Un nuevo método mejora la eficiencia para responder preguntas sobre videos largos.
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TADPoLe entrena a los agentes usando recompensas basadas en texto para la ejecución natural de tareas.
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Un nuevo enfoque que mejora el rendimiento de UDA usando CLIP y guía de lenguaje.
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Evaluando métodos para mejorar el rendimiento en contextos largos en modelos de lenguaje.
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El modelo XLSR-Transducer se destaca en la transcripción en tiempo real con datos mínimos.
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Un nuevo método mejora la selección de mezclas de datos para el entrenamiento de modelos de lenguaje.
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DogeRM combina modelos generales y específicos de dominio para mejorar la performance del modelo de lenguaje de manera efectiva.
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HyperLoader mejora el entrenamiento de modelos multitarea utilizando técnicas innovadoras y hiperredes.
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Un nuevo método mejora la respuesta a preguntas en gráficos de conocimiento usando ejemplos.
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Un nuevo marco que mejora las predicciones para modelos de lenguaje grandes usando datos de rendimiento históricos.
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M IST mejora la interacción entre modelos visuales y de lenguaje para un mejor rendimiento.
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M2QA mejora el aprendizaje automático para preguntas en varios idiomas y temas.
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