Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

MaPPER ofrece un nuevo método para entender de manera eficiente la imagen y el texto.

FullAnno mejora las anotaciones de imágenes para un mejor entrenamiento de modelos multimodales.

La investigación desarrolla sistemas que se adaptan a diferentes tipos de preguntas para dar mejores respuestas.

Nuevos métodos mejoran los Modelos de Lenguaje Grande mediante un procesamiento de información eficiente.

GAProtoNet mejora la clasificación de texto al aumentar la interpretabilidad sin perder precisión.

Un enfoque novedoso para crear datos etiquetados en la generación de frases clave usando contextos de citas.

Nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de la IA para manejar malentendidos en conversaciones.

Un nuevo modelo mejora las predicciones al repasar conjeturas anteriores.

Mantener el significado mientras se transforma la información es clave para la privacidad y la precisión.

Un nuevo método mejora los modelos pequeños para responder preguntas en telecomunicaciones.

Combinar datos textuales y visuales mejora el rendimiento del aprendizaje con pocos ejemplos.

Examinando cómo BERT interpreta palabras con múltiples significados.

Examinando cómo los modelos de lenguaje aprenden conocimientos fácticos y sus limitaciones.

La agrupación de tokens mejora el almacenamiento de datos mientras mantiene la precisión en la recuperación.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de CLIP con técnicas efectivas de poda de tokens.

PODA mejora la capacidad de la IA para entender textos y razonar lógicamente.

El marco PACU mejora los VLLMs al afinar las indicaciones y usar descripciones de imágenes.

Un nuevo marco simplifica el diseño de microestructuras usando comandos en lenguaje natural.

Esta investigación explora la efectividad de los LLM en varios idiomas además del inglés.

Investigaciones muestran que la IA puede predecir las posturas de los usuarios a partir de publicaciones indirectas en redes sociales.

Este artículo examina cómo diferentes capas afectan el rendimiento de los LLM.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento de LLM al comprimir la entrada de tokens.

Un nuevo enfoque mejora la respuesta a preguntas de video a través del reconocimiento de texto en escenas.

El método FLEX ofrece un nuevo enfoque para evaluar sistemas de texto a SQL de manera precisa.

Un nuevo modelo mejora las incrustaciones de texto a través de estrategias de aprendizaje en contexto.

Un nuevo método busca reducir la fuga semántica en las incrustaciones de oraciones cross-lingüales.

Este artículo presenta un nuevo marco para mejorar las técnicas de inferencia en tiempo real para modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la precisión en la extracción de tripletas de aspecto-sentimiento.

Un nuevo método mejora la eficiencia para manejar entradas largas en modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora el rendimiento de Flash Attention para máscaras de atención dispersas.

Una nueva métrica que mejora la evaluación de la consistencia factual en resúmenes automáticos.

Este enfoque simplifica la elección de conjuntos de datos de preentrenamiento efectivos para modelos de lenguaje.

Las técnicas de atención adaptativa mejoran el rendimiento y reducen la demanda de recursos en los LVLMs.

La investigación mejora la generación de datos en el aprendizaje automático usando métodos sintéticos para explicaciones más claras.

Un método para entrenar modelos de lenguaje usando técnicas de selección de datos enfocadas.

Un nuevo método acelera las salidas de los modelos de lenguaje mientras mantiene la calidad.

Un nuevo método mejora los sistemas de recuperación usando consultas sintéticas sin datos etiquetados.

Mejorando la precisión de la traducción del lenguaje natural a lógica de primer orden.

Un nuevo sistema de etiquetado mejora el reconocimiento de entidades nombradas discontinuas.

Esta investigación examina el papel de los LLMs en mejorar la extracción de datos y la interacción.