Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

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.

Un nuevo corpus multilingüe mejora la generación y análisis de argumentos.

Este estudio destaca la importancia de la incertidumbre al evaluar los Modelos de Visión-Lenguaje.

KIEval ofrece evaluaciones interactivas para abordar la contaminación de datos en los modelos de lenguaje.

Este método mejora los datos de instrucción para tareas multimodales de manera eficiente.

Combinar modelos grandes y pequeños mejora la efectividad de la extracción de relaciones.

Explora la sinergia de la lógica difusa y la lógica modal para tomar decisiones en situaciones inciertas.

Un nuevo método mejora la resumición de opiniones usando conocimiento del dominio en modelos de recompensa.

Los investigadores investigan cómo los modelos se adaptan cuando se quitan componentes.

Este trabajo destaca las dependencias entre el contenido y el estilo en la generación contrafactual.

ChunkAttention mejora la autoatención para un rendimiento más rápido y eficiente de los modelos de lenguaje.

Este estudio presenta un método para limitar las salidas dañinas en modelos de lenguaje grandes.

Cómo la disposición de los ejemplos influye en la efectividad del modelo de lenguaje.

Este documento conecta modelos de transformadores con cadenas de Markov para mejorar la comprensión.

Este estudio analiza cómo los LLMs pueden clasificar de manera efectiva diferentes entidades según distintas características.

Una inmersión profunda en métodos para la detección de lenguaje abusivo y transferencia de estilo de texto.

Este artículo habla sobre un nuevo marco para evaluar las alucinaciones en los LVLMs.

Explorando cómo las técnicas cuánticas pueden mejorar las tareas de procesamiento de lenguaje natural.

SportQA evalúa la comprensión de los modelos de lenguaje sobre deportes a través de más de 70,000 preguntas.

La investigación destaca el sesgo en las evaluaciones de modelos de lenguaje y propone métodos para mejorar.

Analizando los efectos de los métodos de razonamiento en el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque para mejorar la efectividad de la destilación de conocimientos utilizando la distancia de Sinkhorn.

Explora el enfoque centrado en los datos para mejorar los sistemas de software de IA.

Un nuevo método mejora la velocidad de generación de texto usando modelos de lenguaje grandes y pequeños.

Un estudio sobre métodos eficientes para ajustar grandes modelos a través de la Adaptación de Bajo Rango.

MobiLlama ofrece procesamiento de lenguaje eficiente para dispositivos con recursos limitados.

La investigación examina cómo los LLMs conectan información para responder preguntas complejas.

Combinar modelos mejora muchísimo la precisión del análisis de sentimientos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del reconocimiento de voz utilizando adaptación de bajo rango.