Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar los modelos de lenguaje en hindi para aplicaciones de IA.

MaskMoE mejora el aprendizaje de tokens en modelos MoE al potenciar el rendimiento de tokens poco frecuentes.

Nuevos métodos mejoran la capacidad de los modelos de lenguaje para manejar actualizaciones de conocimiento multilingües.

GenSco mejora los sistemas de QA al aumentar la precisión y coherencia en las respuestas de preguntas multi-hop.

Una mirada al aprendizaje PAC y su papel en la toma de decisiones eficientes basadas en datos.

Los investigadores exploran enfoques sin texto para entender mejor el lenguaje hablado.

Una mirada más cercana a los métodos para asegurar que los LLMs estén a salvo de mal uso.

WeLore trae eficiencia a los modelos de lenguaje grandes al simplificar las matrices de peso.

Un nuevo conjunto de datos tiene como objetivo mejorar la comprensión de las instrucciones en persa por parte de la IA.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la resistencia de los VLM a ataques adversariales a través de elecciones de diseño.

Un nuevo método mejora la clasificación kNN usando gradientes para una mejor representación de características.

Un estudio sobre cómo recopilar y usar la retroalimentación de los usuarios para mejorar los modelos de lenguaje.

WGQA mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje mientras reduce las necesidades de memoria.

Este estudio revela cómo los LLMs evolucionan sus capacidades durante el entrenamiento.

DocBench evalúa sistemas basados en LLM para leer y responder a diferentes formatos de documentos.

Los investigadores mejoran la redacción de fórmulas en hojas de cálculo usando modelos de lenguaje para dar mejor apoyo a los usuarios.

Usar modelos de lenguaje para mejorar tareas en idiomas poco representados mediante la generación de datos.

Una mirada a cómo CLIP procesa la negación en el lenguaje.

La investigación revela efectos diferentes de las técnicas de blanqueo en los embeddings de oraciones en tareas de PNL.

BinaryAlign mejora la precisión de alineación de palabras tanto para lenguas de alto como de bajo recurso.

Un nuevo método permite a los modelos de lenguaje generar sus propios datos de entrenamiento para un mejor rendimiento.

Un estudio revela riesgos de seguridad por envenenamiento de datos en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método mejora los sistemas para responder a preguntas relacionadas con imágenes usando conocimiento externo.

Un estudio sobre cómo mejorar la precisión de los LLM mediante métodos de recuperación impulsados por intenciones.

Este estudio compara modelos para predecir emociones en textos políticos polacos.

Dartboard mejora la recuperación en modelos de lenguaje al maximizar la información relevante.

GoldFinch ofrece memoria y procesamiento eficientes para tareas de texto largo.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de chatbots a través de la generación automática de consultas.

HaluQuestQA ayuda a identificar y corregir errores en respuestas largas a preguntas.

RPC-Attention mejora los modelos de autoatención para un mejor rendimiento en datos ruidosos.

La investigación resalta métodos para mantener la consistencia del diálogo en conversaciones relacionadas con restaurantes.

Este artículo examina cómo la cuantización puede mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de lenguaje Transformer.

Nuevos métodos mejoran la precisión al describir los cambios en las imágenes en medio de distracciones.

Un nuevo modelo mejora la conexión entre los videos y sus descripciones en texto.

Examinando el papel y los desafíos de la tokenización en el procesamiento del lenguaje natural.

El estudio evalúa la adaptabilidad de los modelos de lenguaje para resumir temas diversos.

Analizando cómo los transformers cuentan las ocurrencias de ítems en secuencias.

BootRet mejora la precisión en la recuperación de documentos con actualizaciones dinámicas de identificadores.

Examinando cómo los LLM pueden sumar números sin pasos explícitos.

Combinar LLMs y Prolog mejora el razonamiento en la generación de texto.