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BIDER mejora la precisión de las respuestas que dan los modelos de lenguaje grandes.

Un estudio revela cómo los modelos de transformadores realizan tareas de razonamiento usando estrategias internas.

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Examinando cómo la auto-atención impacta el rendimiento del modelo en varias tareas.

Un estudio sobre cómo los modelos de lenguaje interpretan oraciones vagas.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones para diversas estructuras de grafos usando PM-FGW.

Una mirada a cómo los VLMs combinan el procesamiento de imágenes y texto.

ProSparse mejora la escasez de activación en LLMs para una mejor eficiencia y rendimiento.

Un nuevo estándar mejora la recuperación de documentos en polaco.

Explorando los desafíos de seguridad de la ingeniería de prompts con LLMs.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje aprenden y almacenan información durante el entrenamiento.

Un punto de referencia para evaluar modelos de lenguaje biomédico en francés.

Mejorando la comprensión de imágenes y texto por parte de las computadoras a través de técnicas de entrenamiento avanzadas.

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Un nuevo método mejora las capacidades de razonamiento en los Modelos de Lenguaje Grandes.

Este estudio evalúa la memoria, el recuerdo y las capacidades de razonamiento de los LLMs.

Explorando los avances y aplicaciones de los transformadores lineales en el aprendizaje automático.

Presentando un método para acelerar los modelos de lenguaje mientras se mejora la eficiencia de recursos.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje eligen y usan herramientas de manera efectiva.

Nuevas pruebas de referencia MLLMs en tareas de redes sociales como desinformación y discurso de odio.

DeiSAM mejora la comprensión de imágenes al combinar redes neuronales con razonamiento lógico.

Este marco mejora la diversidad de anotaciones mientras reduce costos en tareas de PLN.

Mejora la comunicación con LLMs entendiendo errores y usando indicaciones claras.

Organizar los datos de entrenamiento mejora muchísimo el rendimiento del modelo de lenguaje.

Este estudio examina los sesgos en los modelos de lenguaje enmascarados y sus implicaciones.

Presentando Kuaiji, un modelo avanzado hecho para profesionales de la contabilidad.

Un nuevo método mejora la extracción de relaciones de texto no estructurado.

Un nuevo método para convertir el lenguaje natural en Lenguaje de Consulta de Corpus para la investigación lingüística.

FanOutQA ayuda a evaluar modelos de lenguaje en preguntas complicadas de múltiples pasos usando datos estructurados.

Un nuevo método identifica los diseños de documentos típicos en varios campos y lenguajes.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje a través de una mejor selección de ejemplos.

Un nuevo método mejora los LLMs al integrar información sobre el comportamiento del usuario.

Nuevos métodos mejoran cómo los modelos aprenden de los datos para hacer mejores predicciones.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje en la respuesta a preguntas que no tienen respuesta.

Una mirada al papel de las cabezas de atención y neuronas en los modelos de lenguaje.

Explorando técnicas de aumento de datos y su impacto en modelos de PLN.

Nuevos métodos prometen un mejor rendimiento de los modelos de IA a través de un aprendizaje por refuerzo simplificado.

Examinando cómo la sensibilidad a las palabras afecta los modelos de procesamiento de lenguaje natural.

FUTE ofrece un nuevo enfoque para las incrustaciones de tareas en varios modelos.