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Un nuevo enfoque mejora las tareas de localización de videos usando modelos previamente entrenados.

Nuevo conjunto de datos y método de entrenamiento mejoran el reconocimiento de nombres de software.

Un nuevo método mejora la precisión de la traducción entre el vietnamita y el chino.

La investigación explora métodos para identificar temas directamente de grabaciones de audio.

FATE mejora la detección de anomalías en textos usando pocos ejemplos etiquetados y técnicas de aprendizaje innovadoras.

Este artículo se centra en medir y reducir inexactitudes en modelos de lenguaje más pequeños.

Se desarrolla un modelo para generar diálogos naturales en tiempo real.

Tryage ayuda a los usuarios a elegir el modelo de lenguaje correcto de manera fácil y efectiva.

Un nuevo enfoque para medir la confianza en las predicciones de modelos Transformer.

LEAP mejora las pruebas adversariales para software de procesamiento de lenguaje natural.

HopPG mejora la precisión de las respuestas usando razonamiento iterativo para preguntas complejas.

Descubre EVE, un modelo que mejora la comprensión de imágenes y texto.

Este marco combina imagen y texto para mejorar el reconocimiento de categorías menos frecuentes.

Un nuevo método mejora la eficiencia y el rendimiento en el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Un nuevo método combina recompensas basadas en el lenguaje con enfoques tradicionales en RL.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para crear modelos de PLN usando indicaciones en lenguaje natural.

Descubre el potencial y los desafíos de los modelos de lenguaje de difusión en el procesamiento del lenguaje.

Un nuevo marco mejora los modelos de lenguaje usando métodos de retroalimentación humana fuera de línea.

Un nuevo marco para clasificar imágenes sin etiquetas previas usando un vocabulario amplio.

La investigación se centra en mejorar modelos que conectan imágenes y texto a través de la comprensión del lenguaje.

Este estudio explora señales engañosas en modelos de traducción avanzados.

Un nuevo marco mejora la planificación de tareas para robots usando modelos de lenguaje.

Este estudio explora cómo ChatGPT puede mejorar la detección de intenciones abiertas.

Los modelos de lenguaje grandes simplifican el desarrollo de almacenes de información organizados.

Un nuevo enfoque mejora la forma en que los robots interpretan comandos en situaciones cotidianas.

Un nuevo enfoque ayuda a los transformers a manejar textos largos de manera eficiente.

Mejorando cómo TinyBERT aprende de BERT para un mejor procesamiento del lenguaje.

Usar el contexto para mejorar la precisión del chatbot y la experiencia del usuario.

Entender el cambio hacia modelos de lenguaje de código abierto y amigables para el usuario.

Usando la perplejidad para identificar entradas arriesgadas en modelos de lenguaje.

Presentamos GADePo, un enfoque flexible para la extracción de relaciones en documentos.

ANER es una herramienta en línea para reconocer entidades nombradas en árabe y Arabizi.

Un enfoque de modelo conjunto mejora la detección de intenciones y el llenado de slots en sistemas de voz.

Este estudio examina nuevas formas de conectar entidades biomédicas usando datos estructurados.

Mejorando los sistemas de diálogo hablados a través de la corrección de errores y técnicas de procesamiento eficientes.

GEST une el lenguaje visual y verbal para crear contenido más claro.

Una mirada más cercana a la regresión softmax-ReLU y su impacto en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes de referencia usando aprendizaje débilmente supervisado.

Presentamos un conjunto de datos centrado en conversaciones de preguntas y respuestas fácticas.

La investigación se centra en mejorar la comprensión de las computadoras en discusiones hospitalarias entre varias partes.