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Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de lenguaje para diversas lenguas indias.

Los modelos Phi-3 se centran en la seguridad y en alinearse con los valores humanos.

Un conjunto de datos rumano innovador mejora significativamente el desarrollo de modelos de lenguaje.

Esta investigación mejora la eficiencia de la traducción automática simultánea usando componentes modulares adaptables.

Este artículo habla sobre los desafíos de detectar alucinaciones en la traducción automática en varios idiomas.

Nuevos modelos mejoran la comprensión del lenguaje al integrar estructuras de dependencia.

Dallah apoya dialectos árabes, mejorando la comunicación en texto e imágenes.

Un nuevo modelo de IA se centra en apoyar los idiomas del sudeste asiático.

Nuevo marco mejora el reconocimiento de voz para diversos dialectos árabes.

Meltemi 7B trae herramientas de IA avanzadas para hablantes de griego.

Nuevo conjunto de datos mejora la respuesta a preguntas de IA para el idioma polaco.

Nuevos métodos mejoran las traducciones para lenguas no vistas sin necesidad de mucha data.

ELM demuestra la eficacia de modelos de lenguaje más pequeños y específicos en la educación.

Hindi-BEIR busca mejorar los sistemas de recuperación de información para contenido en hindi.

NEST ofrece un enfoque más rápido y eficiente para tareas de habla auto-supervisadas.

El modelo RedWhale mejora la comprensión del texto en coreano con técnicas especializadas.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de voz para Hindi usando técnicas de pseudoetiquetado.

La investigación mejora el reconocimiento de voz para el hindi con acentos diversos.

Un nuevo modelo diseñado para mejorar las tareas en vietnamita a través del procesamiento de texto e imágenes.

Un sistema para clasificar los dialectos literarios y coloquiales del tamil usando características de sonido.

Este artículo trata sobre el desarrollo de modelos de lenguaje abiertos y grandes para el idioma lituano.

Una mirada al desarrollo de LLM y los desafíos para los idiomas de la UE.

Una mirada a Sparse Mamba, un método para mejor control de modelos de lenguaje.

Esfuerzos para crear herramientas que procesen el idioma sindhi a través de la recopilación de grandes datos de texto.

InkubaLM busca mejorar el procesamiento del lenguaje para las lenguas africanas poco representadas.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de decodificación para diferentes dialectos.

La investigación se centra en mejorar el aprendizaje de idiomas a través de modelos de habla visualmente fundamentados.

Investigando conexiones en textos bíblicos con modelos de lenguaje avanzados.

Mejorando la identificación de palabras habladas a través de señales visuales en idiomas con pocos recursos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del lenguaje hablado a través de un conjunto de datos innovador.

Un nuevo enfoque mejora la claridad de la investigación usando gráficos de conocimiento cognitivo y modelos de lenguaje.

Examinando cómo el idioma afecta la efectividad de las recomendaciones basadas en LLM.

Las pruebas de Linguini evalúan qué tan bien los modelos razonan con diferentes idiomas.

Nuevos métodos mejoran los modelos de lenguaje para las preferencias individuales de los usuarios.

Mejorando la síntesis de voz en lenguas indias usando unidades inter-pauss.

Esta investigación explora la efectividad de los LLM en varios idiomas además del inglés.

El proyecto EuroLLM busca crear modelos de lenguaje diversos para mejorar la comunicación en Europa.

Presentamos LowREm, una herramienta para mejorar los embeddings de palabras en lenguas subrepresentadas.

Mejorando la calidad de la traducción al alinearnos con las necesidades humanas.

Examinando el papel de los libros de gramática en la traducción de lenguas de pocos recursos.