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Cet article évalue les grands modèles de langage dans la prédiction des codes médicaux.

Une étude comparant les explications des modèles multilingues et monolingues et leur fidélité.

Ce travail explore comment les retours humains peuvent améliorer les modèles de résumé.

Examiner comment des sous-mots similaires affectent l'apprentissage et la performance des modèles de langue.

Un aperçu du rôle de la tokenisation dans le traitement du langage.

SpaceByte propose une approche au niveau des octets pour améliorer la performance des modèles de langage.

Explore l'essor et l'efficacité des Vision Transformers dans le traitement d'images.

Ce papier parle du besoin d'explicabilité dans les modèles de génération de texte par IA.

Les chercheurs évaluent le rôle de l'IA dans l'analyse des données astronomiques et ses implications.

Setokim améliore la fusion de la compréhension visuelle et textuelle grâce à une tokenisation innovante.

Cette étude explore de nouveaux modèles pour améliorer la traduction linguistique en utilisant des données appariées.

Un nouveau modèle génère de la poésie tchèque avec une meilleure rime et un meilleur rythme.

K-Tokeniser améliore le traitement des textes cliniques par les modèles de langue.

Des recherches montrent que les modèles non entraînés se connectent aux réponses du cerveau humain dans le traitement du langage.

Les recherches mettent en lumière les capacités d'apprentissage en contexte des grands modèles de langage.

Cet article passe en revue les problèmes de tokenisation et propose des solutions pour réduire les biais.

Un aperçu du codage par ondelettes et des modèles de transformeurs pour la création d'images.

La recherche se concentre sur l'identification des classificateurs en égyptien ancien en utilisant des techniques modernes.

HIGHT améliore les modèles de langage en utilisant des infos hiérarchiques provenant de données graphiques.

Cet article examine comment les petits modèles de langage apprennent à gérer le bruit dans les données.

Une nouvelle approche améliore la précision des prévisions de séries chronologiques avec plusieurs résolutions.

BM25S offre un score rapide des documents pour une récupération d'infos efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du traitement d'images et de vidéos.

Présentation de DictaLM 2.0 et DictaLM 2.0-Instruct pour une meilleure traitement de la langue hébraïque.

FragLlama adapte des modèles de langage pour un design moléculaire innovant et la découverte de médicaments.

Découvre comment la théorie des automates améliore les performances des modèles de langage.

Apprends à reproduire les fonctions d'un logiciel grâce à la modélisation du comportement.

Explorer de nouvelles techniques dans le modélisation d'images masquées pour améliorer l'apprentissage auto-supervisé.

Examiner le rôle et les défis de la tokenisation dans le traitement du langage naturel.

Une nouvelle approche pour améliorer les modèles linguistiques pour les diverses langues indiennes.

Le pourboire améliore l'efficacité et la précision de l'analyse des logs pour une meilleure analyse logicielle.

BatchBPE propose une approche plus rapide pour la tokenisation dans le traitement du langage naturel.

Apprends comment la compression des invites peut améliorer la performance des modèles de langue et réduire l'utilisation des ressources.

Utiliser des grands modèles de langage pour améliorer la détection des vulnérabilités dans le code logiciel.

Une étude révèle comment de petits changements affectent les embeddings contextuels des mots.

Une nouvelle méthode améliore l'interaction entre les modèles de langue, rendant les tâches plus efficaces.

De nouvelles méthodes utilisant des algorithmes améliorent la recherche de pistes à partir de points spatiaux lors des collisions de particules.

Une nouvelle méthode améliore le traitement d'image en utilisant des tokens superpixels adaptables.

Explorer comment différentes stratégies de tokenisation peuvent améliorer la performance des modèles de langage.

Examine le rôle d'IKUN et IKUN-C dans la traduction de plusieurs langues de manière efficace.