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N nuevas métricas mejoran la evaluación de sistemas de extracción de información en documentos manuscritos.

Un estudio que compara métodos de atribución de Instancia y Neurona en modelos de lenguaje.

Un estudio revela información sobre el equilibrio entre las entradas visuales y textuales en los VLMs.

La Optimización de Preferencias Suaves mejora cómo los modelos de lenguaje se alinean con las preferencias humanas.

Un marco para mejorar la precisión del razonamiento en los LLMs a través de la verificación estructurada.

Adapt-LLM mejora el rendimiento de LLM al equilibrar el conocimiento interno y la información externa.

Un nuevo modelo mejora la precisión de la traducción al predecir características de co-referencia.

Este marco mejora la forma en que los sistemas aprenden los gustos de los usuarios a través de la conversación.

Un nuevo método mejora el razonamiento en modelos de lenguaje más pequeños para tareas complejas.

Un nuevo método mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje a través de un aprendizaje de preferencias efectivo.

Aprende cómo RST-LoRA mejora la resumición usando la Teoría de la Estructura Retórica.

Aprende cómo el Contexto Dirigido mejora las respuestas de los modelos de lenguaje a través del uso adaptable del contexto.

Este artículo examina los sesgos y las inconsistencias en las evaluaciones de LLM y sugiere métodos de mejora.

Un nuevo método que equilibra la privacidad y la calidad del texto en modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque mejora la alineación de los modelos de lenguaje con las preferencias humanas.

Un análisis de cómo la Representación de Significado Abstracto impacta en el rendimiento de los LLM en varias tareas.

Este artículo explora el aprendizaje en contexto y su conexión con la recuperación de información.

COPAL mejora los modelos de lenguaje para una mejor adaptación sin necesidad de reentrenar.

Método innovador combina modelos de lenguaje y la entrada humana para conjuntos de datos de diálogo.

Investigaciones recientes desafían la simplicidad de la Teoría del Neurona del Conocimiento en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora los modelos de visión-lenguaje sin necesidad de entrenamientos complicados.

Idefics2 muestra mejoras en el procesamiento de visión-lenguaje gracias a decisiones de diseño innovadoras.

Mejorando el rendimiento de LLMs de código abierto en convertir lenguaje simple a SQL.

Este método mejora el ajuste fino del modelo de lenguaje usando conjuntos de datos abiertos y sin etiquetar.

L3X busca mejorar la extracción de información de listas largas de entidades a partir de textos extensos.

Un nuevo método mejora la generación de consultas SQL en conversaciones en curso.

Explorando la intersección de la computación cuántica y el procesamiento del lenguaje.

Este estudio evalúa cómo el tamaño del modelo y la cuantización afectan el rendimiento del modelo de lenguaje.

Una mirada más cercana a los mecanismos de autoatención en los modelos de procesamiento de lenguaje.

ERAGent mejora la generación aumentada por recuperación para tener mejores interacciones con la IA.

Un nuevo modelo mejora el rendimiento de los transformadores al gestionar la ineficiencia de los outliers.

AlphaMath mejora el razonamiento en modelos de lenguaje usando Búsqueda de Árboles de Monte Carlo.

Una mirada a cómo AdamW mejora el entrenamiento en modelos de aprendizaje profundo.

Explorando la importancia del softmax en el rendimiento y las aplicaciones de redes neuronales.

Un nuevo método mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje sin sacrificar la calidad.

Este estudio analiza cómo GPT-2 predice acrónimos de tres letras.

La multicalibración mejora la precisión de los LLM al refinar las puntuaciones de confianza y abordar las alucinaciones.

Explora cómo la traducción automática mejora los clasificadores multilingües con técnicas innovadoras.

Un nuevo método mejora los mecanismos de atención en los modelos de lenguaje para un mejor rendimiento.

Presentando un método que mejora la resumición de datos en varias tablas según las consultas del usuario.