Ivan Vulić

Cette étude évalue l'efficacité de différentes approches d'apprentissage dans le traitement du langage naturel multilingue.

Une nouvelle approche pour la génération de discours petite, efficace et qui sonne naturel.

Le cadre CALRec améliore les recommandations en utilisant des grands modèles de langage et des données séquentielles.

Une nouvelle méthode permet aux modèles de langue de s'adapter à différents tokenizers sans besoin de les réentraîner.

Un nouveau modèle combine les LLM et la traduction automatique pour un meilleur traitement des langues.