Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

Presentando un enfoque innovador para identificar relaciones causales en documentos.

Nuevos métodos mejoran cómo los modelos de lenguaje manejan errores fácticos con el tiempo.

Este artículo habla sobre usar modelos más pequeños para mejorar los datos de entrenamiento y así obtener un mejor rendimiento.

Un nuevo estándar para evaluar modelos de lenguaje en francés mejora las capacidades multilingües.

Un nuevo método mejora la comprensión de los resultados de los modelos de lenguaje.

Un método para reescribir textos mientras se protege la privacidad de las personas.

Un nuevo enfoque mejora los sistemas de diálogo al combinar estructuras de tema y retóricas.

La investigación muestra que instrucciones diversas mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje en tareas no vistas.

Un nuevo método aumenta la velocidad de generación de texto usando selección adaptativa de candidatos.

Este estudio compara LLMs integrados con varios solucionadores simbólicos para tareas de razonamiento lógico.

Este estudio mejora la extracción de relaciones al vincularla con técnicas de inferencia en lenguaje natural.

Presentamos la distancia Robust Partial Wasserstein para una mejor comparación de datos.

CLIP muestra que es fuerte para manejar el desbalance de datos en tareas visuales y de lenguaje.

Mamba-2 combina SSMs y Transformers para mejorar la eficiencia en tareas de lenguaje.

Nuevos métodos buscan asegurar una generación de texto segura y de alta calidad a partir de modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora los modelos de recompensa utilizando críticas sintéticas para un mejor alineamiento.

Un nuevo método mejora la precisión de generación de imágenes a partir de textos.

Pequeños cambios en las palabras pueden influir mucho en los resultados del modelo de lenguaje.

Un nuevo método mejora la extracción de relaciones en documentos largos.

Nuevos métodos mejoran los resultados de los modelos de lenguaje mientras mantienen las reglas gramaticales.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de visión-lenguaje con clases conocidas y desconocidas.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de lenguaje pequeños usando técnicas de activación dispersa.

Manticore automatiza la creación de modelos de lenguaje híbridos, mejorando la eficiencia y el rendimiento.

Combinar modelos de lenguaje visual con aprendizaje por refuerzo mejora la eficiencia en la realización de tareas.

Explorando temas de seguridad, fiabilidad y ética en los modelos de lenguaje.

Los investigadores desarrollan un modelo para mejorar el aprendizaje de gráficos usando datos de varias fuentes.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de los modelos de lenguaje bajo diferentes condiciones de entrada.

TransCLIP mejora las predicciones al integrar datos visuales y textuales en los Modelos de Visión-Lenguaje.

Un marco para mejorar las redes neuronales integrando el conocimiento humano en los algoritmos de aprendizaje.

SpatialRGPT mejora la comprensión del arreglo de objetos en Modelos de Lenguaje Visual.

Un método que usa MCMC para generar muestras negativas efectivas en el aprendizaje contrastivo.

Un nuevo sistema mejora la atención a modelos de lenguaje grandes en distintas configuraciones de GPU.

Un nuevo método mejora el autoentrenamiento para agentes de lenguaje utilizando modelos de reflexión.

Examinando cómo los modelos recurrentes pueden aproximar funciones según los prompts.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje para tener mejor eficiencia y rendimiento.

Integrar SysCaps en la modelación de energía simplifica la toma de decisiones y mejora las predicciones.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de KGQA usando GNNs y LLMs.

Esta investigación revela cómo las imágenes y el texto interactúan en tareas de razonamiento.

Examinando la sobreoptimización en los DAAs y su impacto en el rendimiento del modelo.

Enfoque innovador para guiar modelos de lenguaje grandes usando autoevaluación.