Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle méthode améliore la collecte de feedback pour les modèles de langue, ce qui fait gagner du temps et de l'argent.

Une étude montre l'importance de donner des instructions claires pour l'IA dans les milieux cliniques.

Un nouveau jeu de données améliore la réponse aux questions avec des données visuelles de papiers scientifiques.

Une étude sur des posts Facebook multilingues liés à la guerre israélienne à Gaza.

Une nouvelle méthode pour améliorer la structure des réseaux bayésiens en utilisant plusieurs modèles linguistiques.

Cet article examine comment les changements de couches impactent la performance des modèles de transformateurs.

Un aperçu des modèles de langage, leurs défis et des moyens de les améliorer.

ACME aide les demandeurs d'asile en Europe avec des conseils juridiques pour les demandes de protection.

Cette étude met en avant l'importance de l'évitement des utilisateurs dans les recommandations d'actualités.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité des grands modèles de langage grâce à l'élagage.

Améliorer les réponses de tutorat avec des techniques de vérification d'erreurs efficaces pour mieux soutenir les étudiants.

Des chercheurs développent des méthodes pour mieux aligner les modèles de langage avec les préférences humaines.

Une nouvelle méthode combine texte, émotions et audio pour détecter la santé mentale de manière plus efficace.

CompAct résume efficacement les documents, améliorant les capacités de réponse aux questions.

Analyser comment les LLM gèrent les inexactitudes dans le texte dans des situations réelles.

Des chercheurs développent des méthodes pour améliorer les modèles de langue pour différentes langues.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des modèles linguistiques en utilisant des poids d'attention partagés.

De nouvelles méthodes améliorent la protection de la vie privée dans les grands modèles de langage.

Découvrez comment AutoGRAMS organise les conversations IA pour un meilleur engagement des utilisateurs.

Combiner UMLS avec GPT améliore l'extraction d'infos médicales dans des textes cliniques.

Cette étude explore des modèles d'IA pour extraire la causalité des directives cliniques.

Les chercheurs trouvent des moyens de réduire la taille des modèles de détection d'intention tout en gardant leur précision.

Mise en avant des efforts pour améliorer la NER en arabe grâce à l'initiative WojoodNER.

Une méthode pour améliorer les systèmes TTS pour mieux prononcer les mots OOV en Inde.

Un système qui aide à vérifier des affirmations en utilisant des preuves provenant de différentes sources d'infos.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer les modèles de langue hindi pour les applications d'IA.

Un cadre pour créer des ensembles de données multilingues pour une meilleure compréhension de l'IA.

De nouveaux outils pour les dialectes arabes améliorent la communication bancaire et le service client.

MaskMoE améliore l'apprentissage des tokens dans les modèles MoE en renforçant la performance des tokens peu fréquents.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité du traitement de la parole avec moins de consommation d'énergie.

Analyser l'auteur grâce à la stylométrie dans un célèbre mystère littéraire.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des modèles linguistiques à gérer les mises à jour de connaissances multilingues.

Une étude analyse les méthodes de classification de texte pour le contenu subjectif et objectif dans cinq langues.

GenSco améliore les systèmes QA en rendant les réponses multi-sauts plus précises et cohérentes.

BiasAlert améliore la détection de biais dans les modèles de langage pour des sorties IA plus équitables.

Une nouvelle méthode réduit les traductions awkward en utilisant des aides visuelles dans la collecte de données.

Des chercheurs explorent des approches sans texte pour mieux comprendre le langage parlé.

Le matching de voix prédéfini améliore la traduction vocale tout en garantissant la vie privée et en réduisant les risques.

TokenSHAP révèle comment les mots impactent les réponses des modèles de langage.

Cette étude explore comment les émotions des titres d'actualités peuvent être interprétées à travers des explications personnelles.