Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

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.

Un estudio de conjuntos de datos y métricas en la investigación de respuesta a preguntas.

Un nuevo método mejora la evaluación de textos usando probabilidades suaves para más precisión.

Este documento presenta un marco para mejorar el NER en italiano usando modelos avanzados.

Este estudio presenta BiMI para mejorar los sistemas de recompensa en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la planificación sin depender de expertos.

Un nuevo método mejora la predicción de la relevancia de la investigación usando embeddings de palabras.

Un nuevo método que usa gráficos de conocimiento para respuestas precisas a preguntas simples.

Este benchmark evalúa las amenazas a la privacidad y los mecanismos de defensa en modelos de NLP.

Presentando un método adaptable para rastrear las necesidades de los usuarios en sistemas de diálogo.

Este estudio revela cómo los LLMs adaptan su aprendizaje a través de patrones de atención.

DiaSynth crea diálogos de alta calidad para un entrenamiento efectivo de sistemas conversacionales.

Un nuevo marco mejora la detección de salidas falsas en modelos de lenguaje usando datos no etiquetados.

Este marco mejora el rendimiento del modelo al abordar datos aumentados de baja calidad.

Explorando las trampas de los modelos de lenguaje en la interpretación de datos.

Mejoramos la Optimización de Preferencias Directas para manejar mejor los empates en la toma de decisiones.

Un método para mejorar la eficiencia de los modelos de lenguaje con entradas de texto largas.

Nuevo método mejora el conocimiento de los modelos de lenguaje a partir de datos limitados.

Un nuevo método mejora las predicciones de características del lenguaje utilizando datos textuales.

Un nuevo marco busca mejorar la fiabilidad y claridad en el razonamiento de la IA.

Aprende a mejorar la eficiencia de los modelos de lenguaje de contexto largo.