Un nuevo estándar para evaluar las habilidades conversacionales en coreano de los modelos de lenguaje.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Descubre por qué la tokenización es clave para que las computadoras entiendan el lenguaje humano.
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Este estudio examina el sesgo de género en modelos de lenguaje grandes en varios idiomas.
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Nuevos métodos tienen como objetivo evaluar mejor las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje de IA.
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Un nuevo estándar para mejorar la precisión del ASR usando modelos de lenguaje.
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La edición de modelos puede amplificar sesgos y desinformación en los modelos de lenguaje.
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MediSwift revoluciona el procesamiento del lenguaje biomédico con modelos eficientes centrados en tareas médicas.
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Un nuevo método para mejorar los modelos de lenguaje a pesar de la retroalimentación humana ruidosa.
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Este estudio examina cómo mejorar las traducciones de inglés a irlandés usando modelos avanzados de traducción automática.
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Este estudio presenta un método para encontrar significados que no están en los diccionarios.
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Examinando la capacidad de los LLM para resolver problemas matemáticos, especialmente aritmética modular.
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NusaBERT mejora la comprensión de los diversos idiomas y dialectos de Indonesia.
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NPHardEval4V evalúa las capacidades de razonamiento de modelos de lenguaje grande multimodal.
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Nuevo método reduce el tiempo para la localización de idiomas en estudios cerebrales.
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Integrar datos visuales mejora la tecnología de traducción para obtener mejores resultados.
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Un método para transformar pensamientos negativos en percepciones positivas.
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Un nuevo conjunto de datos para evaluar las habilidades de planificación de los modelos de lenguaje en tareas de la vida real.
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Un enfoque estructurado para mejorar la recuperación de documentos basados en temas específicos.
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Combinar modelos de lenguaje mejora el rendimiento en varias tareas a través de la colaboración.
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Un estudio sobre la efectividad de GPT-4 en simplificar oraciones.
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Una nueva métrica ofrece información sobre cómo combinamos significados en el lenguaje.
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Presentando un método para evaluar la fiabilidad en los resultados de modelos de lenguaje.
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Un nuevo enfoque para recompensar la sobreoptimización en modelos de lenguaje usando estimación de incertidumbre.
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APRICOT mejora la confianza en los modelos de lenguaje al medir con precisión la confianza en las respuestas.
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Un sistema inteligente para reconocer múltiples idiomas sin entrenamiento previo.
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La investigación arroja luz sobre cómo las estructuras de las oraciones influyen en nuestro procesamiento del lenguaje.
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La investigación muestra que los modelos de lenguaje tienen problemas con las construcciones de movimiento causado.
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Este estudio revela el potencial de los modelos de lenguaje pequeños en tareas de radiología.
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Este artículo habla sobre cómo los modelos de lenguaje ayudan a identificar el discurso de odio.
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Este estudio trata sobre los desafíos de editar modelos de lenguaje y mitigar efectos no deseados.
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Examinando cómo los modelos de lenguaje recuerdan información: acceso secuencial vs. acceso aleatorio.
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SHROOM busca identificar y mejorar la precisión de los sistemas de generación de lenguaje.
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Un nuevo estándar evalúa el aprendizaje continuo en modelos de lenguaje multimodal.
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Evaluando cómo los sesgos en los modelos de lenguaje afectan las aplicaciones del mundo real.
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Nuevo método mejora cómo los LLMs aprenden de ejemplos.
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SelfIE ayuda a los LLMs a explicar sus procesos de pensamiento de manera clara y confiable.
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Nuevo conjunto de datos se centra en mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje bengalí.
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X-LLaVA mejora las capacidades multilingües para responder preguntas visuales.
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Presentando SQ-LLaVA, un método que mejora la pregunta y comprensión de imágenes.
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