Franck Dernoncourt

Un aperçu des défis et des solutions dans la recherche multilingue.

PDFTriage améliore la capacité des LLM à répondre aux questions provenant de documents structurés.

CulturaX propose un ensemble de données multilingue de 6,3 trillions de tokens pour améliorer la technologie linguistique.

Le dataset OATS améliore l'analyse des sentiments basée sur les aspects dans divers domaines.

De nouvelles méthodes améliorent la synthèse vidéo en utilisant de grands ensembles de données et des modèles avancés.

ROAST améliore l'analyse des sentiments en se concentrant sur l'ensemble des avis.

Cette étude examine l'efficacité de FActScore dans plusieurs langues.

Un nouveau jeu de données vise à créer des résumés plus clairs grâce aux retours des utilisateurs.

De nouveaux modèles améliorent l'identification des locuteurs dans le contenu des dialogues.

Deux ensembles de données QA spécialisés visent à améliorer les systèmes de question-réponse pour Adobe Acrobat et Photoshop.

Cette étude met en lumière une nouvelle méthode pour ajuster efficacement les modèles de langue.

ULLME améliore les embeddings de texte et les tâches de recherche en utilisant de grands modèles de langage.

LoCAL simplifie la façon dont on interagit avec des documents longs.

Un nouveau cadre permet aux agents IA de créer des actions dynamiquement pour mieux résoudre des problèmes.

Un système innovant mélange des méthodes de recherche pour des réponses précises et spécialisées.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis de la recherche de réponses dans des documents visuellement riches.