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Un nuevo método para generar texto de manera eficiente y con alta calidad.

Explorando cómo los LLMs mejoran el análisis de datos en grafos y sus aplicaciones.

Un nuevo método para mejores respuestas usando gráficos de conocimiento incompletos.

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Un nuevo enfoque para representar y analizar modelos de procesos usando embeddings.

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Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión en las predicciones de los modelos de lenguaje.

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Un nuevo método usa preguntas para identificar roles de eventos en documentos.

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Los modelos de lenguaje pequeños pueden mejorar el razonamiento a través de críticas auto-generadas.

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Un nuevo analizador mejora el procesamiento del lenguaje a través de métodos inspirados en el cerebro.

Transformando un conjunto de datos MCQA para preguntas extractivas en varios idiomas.

Mejorar los modelos de lenguaje japonés usando conocimiento en inglés aumenta el rendimiento de manera significativa.

Un nuevo método mejora los autoencoders para una mejor representación de datos.

El nuevo módulo QASE mejora la precisión en tareas de comprensión de lectura por máquinas.

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Llip mejora cómo se emparejan las imágenes con diversas descripciones textuales.

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