Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

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.

Investigación sobre cómo el sesgo inductivo afecta el rendimiento del modelo Transformer.

Examinando las limitaciones de los grandes modelos de visión-lenguaje en la comprensión detallada de imágenes.

La investigación aborda problemas de timing en las respuestas de los modelos de lenguaje para mejorar la precisión.

Este artículo explora los desafíos de optimización en Transformers y la efectividad de Adam sobre SGD.

GNER mejora el reconocimiento de entidades al integrar instancias negativas y mejorar el contexto.

Una nueva infraestructura conecta conjuntos de datos de PLN para medir la inteligencia social.

Un nuevo método para evaluar la precisión de los resultados de LLM utilizando dimensiones intrínsecas locales.

Esta encuesta revisa los desarrollos recientes en sistemas de diálogo de múltiples turnos aprovechando grandes modelos de lenguaje.

Un método para mejorar la precisión en modelos de lenguaje grandes mientras se asegura respuestas variadas.

Un nuevo método mejora la eficiencia de ajuste fino para modelos de lenguaje en tareas diversas.

Un estudio que evalúa varios métodos para interpretar neuronas de modelos de lenguaje.

Los investigadores mejoran los modelos de Encoder-Decoder para predecir mejor la complejidad de las oraciones usando características lingüísticas.

Examinando cómo los modelos aprenden de múltiples subtítulos y los atajos que encuentran.

Examinando el impacto de la descalibración en la resiliencia de los modelos de NLP ante ataques adversariales.

Un método dual para entrenar y usar modelos de lenguaje de manera eficiente.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas mejor usando orientación en lenguaje natural.

Examinando la auto-atención y el descenso por gradiente en modelos de transformadores.

Nuevo método mejora las incrustaciones de oraciones usando múltiples mensajes para mayor precisión.

Una mirada a cómo LLaMA-2 procesa el lenguaje usando razonamiento estructurado.

El nuevo conjunto de datos DANSK mejora el rendimiento de NER en danés en diferentes textos.

NeuroPrune reduce los modelos de lenguaje manteniendo el rendimiento, haciéndolos más rápidos y accesibles.

Los CLLMs mejoran la velocidad y precisión de la generación de lenguaje mediante técnicas de entrenamiento más refinadas.

Un nuevo enfoque de conjunto mejora el análisis de estructuras de oraciones complejas.

Examinando las limitaciones de los modelos de lenguaje para generar definiciones de planificación en diferentes contextos.

Un análisis de Transformers y sus métodos de aprendizaje autorregresivo en contexto.

TV-TREES mejora la respuesta a preguntas de video con estructuras de razonamiento claras.

Un nuevo marco mejora la toma de decisiones en múltiples turnos para modelos de lenguaje.

Hawk y Griffin establecieron un nuevo estándar en el procesamiento de lenguaje eficiente.

Un conjunto de datos de alta calidad para entrenar modelos de lenguaje a partir de contenido web en inglés.

Aprende cómo el muestreo negativo mejora el entrenamiento de los modelos de representación de grafos de conocimiento.

TEncDM mejora la calidad de generación de texto a través de técnicas de codificación únicas y auto-condicionamiento.

Los modelos de lenguaje grandes tienen problemas para extraer con precisión las relaciones entre entidades.

DoCo mejora los Modelos de Lenguaje Visual Grandes para una mejor comprensión de documentos.

Un método para detectar cambios en los significados de las palabras a través de diferentes épocas.