Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

KALE combina imágenes con descripciones detalladas para una mejor comprensión.

El equipo de BeeManc utilizó modelos avanzados para simplificar textos médicos complejos en PLABA-2024.

Usando modelos más pequeños para acelerar el entrenamiento de modelos de lenguaje más grandes.

Las estructuras en árbol mejoran la eficiencia y organización de los modelos de lenguaje.

Una nueva forma de hacer que los modelos de lenguaje sean más livianos sin perder rendimiento.

EVQAScore mejora la evaluación de QA en videos de manera eficiente y efectiva.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje grandes pueden comportarse mal y ser manipulados.

Los científicos combinan datos de series temporales con texto para mejorar las predicciones del clima.

Explorando las capacidades y desafíos de la tecnología Transformer en la comprensión del lenguaje.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del modelo de lenguaje a través de una activación de expertos más inteligente.

Un nuevo método mejora la clasificación de textos usando indicaciones tipo código.

Los investigadores exploran cómo múltiples perspectivas mejoran la comprensión de las opiniones humanas por parte de la IA.

Descubre cómo el Ajuste Dinámico de Subconjuntos mejora la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.

STEP mejora las habilidades de planificación de los agentes de lenguaje a través de memoria estructurada y gestión de tareas.

Los investigadores abordan el tema de las inexactitudes en los modelos de lenguaje.

SAM-Decoding mejora la eficiencia de generación de texto en modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje usando optimización de preferencias.

Un nuevo método mejora la capacidad de las máquinas para detectar los límites de las palabras en el habla.

Descubre cómo TDA mejora la comprensión en el análisis del lenguaje.

La investigación revela cómo los Transformers manejan la memorización en tareas de lenguaje.

La investigación utiliza agentes de usuario para evaluar sistemas de diálogo orientados a tareas.

Llava mezcla texto e imágenes para mejorar las respuestas a preguntas.

HNCSE mejora la comprensión del lenguaje de la computadora usando muestras negativas difíciles.

Una mirada a cómo los LLMs procesan el lenguaje a través de técnicas de razonamiento.

Descubre el eficiente modelo Mamba de 1 bit para el procesamiento de lenguaje.

Descubre cómo el ranking por pares ayuda a elegir el mejor modelo de lenguaje.

La autoatención selectiva mejora la comprensión del lenguaje al centrarse en la información clave.

Un nuevo enfoque mejora la forma en que etiquetamos los datos de secuencia.

Los datasets de RedPajama buscan mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje a través de la transparencia y datos de calidad.

Un desglose claro de los componentes del modelo de lenguaje y sus funciones.

AEN ofrece una clasificación de texto eficiente con bajos requerimientos de procesamiento.

Explora cómo AnchorAttention mejora la eficiencia en el procesamiento de textos largos con modelos de lenguaje.

Una mirada más cercana a cómo la decodificación especulativa mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Una mirada a cómo los métodos de agrupamiento afectan a BERT y GPT en el análisis de sentimientos.

Este artículo habla sobre métodos efectivos de verificación de conocimientos en sistemas RAG.

Descubre cómo la augmentación de datos puede mejorar los modelos NER en dominios con pocos recursos.

Entender cómo los Grafos de Conocimiento pueden reducir la información falsa en las respuestas de IA.

Las investigaciones muestran que las preguntas raras pueden mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje.

¿Siguen siendo relevantes las tareas de NLI para probar modelos de lenguaje grandes?

Una mirada a descripciones de imágenes detalladas a través de la subtitulación composicional de imágenes.