Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

Un estudio sobre cómo los modelos siguen instrucciones durante diálogos complejos.

Presentamos LowREm, una herramienta para mejorar los embeddings de palabras en lenguas subrepresentadas.

Evaluando el rendimiento de los LLM en textos largos en cinco idiomas.

Entender las diferencias de atención puede mejorar el aprendizaje de los modelos de lenguaje.

Un estudio muestra que el pseudo-código mejora el rendimiento de LLM en tareas gráficas.

PEDRO mejora la eficiencia en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje con vectores ajustables.

Un nuevo conjunto de datos para mejorar los modelos de lenguaje enfocados en textos relacionados con negocios.

Un método que mejora la alineación del modelo de lenguaje con las preferencias humanas.

Una mirada a cómo evaluar la confiabilidad de las explicaciones de IA a través de la sensibilidad adversarial.

Nuevo método mejora el razonamiento de la IA al centrarse en la semántica jerárquica.

Un nuevo método mejora las posiciones en las búsquedas usando menos ejemplos.

P4Q combina ajuste fino y cuantización para un mejor rendimiento de modelos visuales-linguísticos.

Usar varias perspectivas de anotadores puede mejorar los modelos de clasificación de texto.

MIPO optimiza los modelos de lenguaje ajustando la influencia del modelo de referencia según la alineación de datos.

Un nuevo método mejora las capacidades de razonamiento lógico en los modelos de lenguaje usando lógica proposicional.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de modelos de lenguaje usando retroalimentación generada por sí mismos.

SimVG mejora el anclaje visual al vincular el texto a áreas específicas de la imagen de manera más efectiva.

Un método para mejorar la gestión de datos en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora el razonamiento sentido común en la IA, especialmente en situaciones con pocos datos.

Presentamos un método innovador para etiquetar roles retóricos en textos legales.

Explorando la brecha de rendimiento de modelos generales en tareas financieras.

Un nuevo método mejora la eficiencia del ajuste de modelos utilizando métricas de relación señal-ruido.

Un nuevo marco mejora la calidad de los conjuntos de datos de video-lenguaje a través de un refinamiento iterativo.

Un análisis de métricas de evaluación de resúmenes y su efectividad en aplicaciones reales.

Una mirada a las contribuciones que han ido moldeando el campo del PLN a lo largo del tiempo.

Un nuevo método ofrece estimaciones rápidas de rendimiento para afinar modelos de lenguaje.

Explorando métodos para mejorar los modelos multimodales en desglosar preguntas visuales.

Una mirada a cómo se analizan los embeddings de palabras usando análisis de componentes independientes.

Un nuevo marco mejora la generación de datos a través de múltiples fuentes usando modelos basados en energía.

Este método mejora la fiabilidad de las puntuaciones de confianza del modelo de lenguaje.

Un enfoque fresco mejora la fiabilidad en los sistemas de respuesta a preguntas.

Este artículo explora la evaluación psicológica de los modelos de lenguaje y su comportamiento.

Mejorando la relevancia de las consultas de búsqueda en sistemas de diálogo mediante estrategias específicas.

Este estudio analiza cómo los modelos resumen el texto nepalí de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la normalización del texto para el lenguaje de las redes sociales en vietnamita.

Los métodos innovadores buscan hacer que los modelos de lenguaje grandes sean más eficientes y fáciles de usar.

Nuevo método de entrenamiento mejora la seguridad y el rendimiento de LLM.

Este estudio mejora el análisis de sentimientos a través de métodos de cero disparos en varios idiomas.

LinChain ofrece una forma nueva de ajustar modelos de lenguaje grandes de manera eficiente.

DemoCraft mejora la generación de código a partir del lenguaje natural utilizando selección inteligente de ejemplos.