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Este artículo habla sobre nuevas estrategias para entrenar sistemas de traducción de voz de manera efectiva.

Examinando cómo la honestidad afecta la fiabilidad de los modelos de lenguaje.

La investigación revela debilidades en la detección de toxicidad en línea usando técnicas de arte ASCII.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de voz para lenguas de pocos recursos sin texto.

Un nuevo método mejora la comprensión a través de una efectiva simplificación de oraciones.

TrojVLM expone vulnerabilidades en los Modelos de Lenguaje Visual a ataques de puerta trasera.

Mejorando los sistemas de procesamiento de lenguaje para entender mejor los significados de las palabras en español.

Un estudio sobre la detección automática de lenguaje ofensivo usando técnicas modernas.

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de PLN para textos médicos en el sistema de salud danés.

Un nuevo método para convertir voces entre idiomas manteniendo las características únicas.

Investigando las conexiones entre modelos de lenguaje y respuestas del cerebro durante la escucha de historias.

Un nuevo enfoque combina simplicidad y efectividad en las herramientas de análisis de texto.

Un método para ayudar a los modelos de lenguaje a enfrentar preguntas difíciles de manera eficiente.

Este marco mejora los modelos de lenguaje al aprender las preferencias individuales de los usuarios de manera efectiva.

GDTB mejora nuestra comprensión de cómo se relacionan las oraciones en el discurso en inglés.

Explorando los errores raros que cometen los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método ayuda a los modelos de lenguaje a aprender a través de retroalimentación guiada.

Controla los efectos de audio usando descripciones simples para hacer ajustes de sonido más fáciles.

Integrar transcripciones fonémicas puede mejorar el rendimiento de los LLM en diferentes escrituras de idiomas.

Una mirada a cómo los modelos de lenguaje imitan las funciones cognitivas humanas.

La precisión afecta la efectividad y el costo del entrenamiento de modelos de lenguaje.

La investigación destaca problemas de seguridad en diferentes capas de los modelos de visión-lenguaje.

La contaminación de datos afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje y los métodos de evaluación.

Este artículo habla sobre la necesidad de transparencia en los estándares de los modelos de lenguaje.

Un estudio revela cómo la configuración de temperatura afecta la extracción de información en la investigación médica.

Una mirada a SuffixDecoding y su impacto en la eficiencia de los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran la precisión de los modelos de lenguaje grandes.

El dataset FASSILA tiene como objetivo combatir la desinformación y analizar sentimientos en el dialecto argelino.

Un nuevo enfoque mejora la claridad en los modelos de lenguaje de computadora.

Este estudio revela los beneficios de agrupar palabras similares para entender el lenguaje.

Los investigadores están investigando las habilidades de razonamiento espacial de los Modelos Multimodales Grandes.

La investigación propone métodos para encontrar elementos comunes en datos multimodales no alineados.

Asterisco* muestra cómo los modelos pequeños pueden procesar el lenguaje de manera efectiva.

Presentamos un nuevo estándar para probar modelos de lenguaje financiero en inglés y chino.

Fish-Speech mejora la tecnología de voz para una experiencia de comunicación más natural.

Una mirada a lo rápido que responden nuestros cerebros al lenguaje mientras leemos.

Un estudio sobre el sentimiento y la relevancia de los comentarios en YouTube en Bangla.

CULL-MT optimiza los modelos de traducción multilingüe para mejorar la eficiencia y el rendimiento.

Reduciendo el tamaño del modelo de lenguaje sin perder inteligencia.

Una mirada a por qué los modelos de lenguaje inventan hechos y cómo solucionarlo.