Informatique - Calcul et langage

Des recherches montrent que la planification améliore l'exactitude et la fiabilité des modèles de génération de texte.

Cette étude examine des méthodes pour préserver la vie privée dans les tâches de traitement du langage.

Cette étude examine comment les modèles de langage gèrent les adjectifs scalaires et leurs implications.

Une nouvelle méthode améliore le lien entre les événements dans les textes grâce à un raisonnement généré par l'IA.

Combiner des images et du texte améliore la précision dans l'estimation de la profondeur 3D.

Une nouvelle métrique pour évaluer la précision des explications des modèles d'IA.

Le dataset KazQAD améliore les capacités de réponse aux questions en langue kazakhe.

Explorer comment les transformateurs favorisent les fonctions à faible sensibilité pour une meilleure performance.

Cet article explore comment les LLM génèrent et affinent des hypothèses scientifiques à partir des données existantes.

Un outil automatisé vérifie les contrats intelligents pour s'assurer qu'ils respectent les normes ERC, ce qui améliore la sécurité.

Une méthode pour aider les ordinateurs à identifier les propriétés physiques à partir d'images.

Utiliser des méthodes basées sur les données pour améliorer l'efficacité des cellules solaires en polymère.

BEAR améliore l'évaluation des connaissances relationnelles dans les modèles de langue.

L'automatisation de la population des ontologies améliore la gestion des connaissances et l'accessibilité.

Améliorer la précision du modèle en corrigeant les problèmes de données d'entrée.

Combiner l'indice de stress et le sentiment des nouvelles pour des décisions d'investissement plus intelligentes.

Un ensemble de données qui examine comment les gens jugent la plausibilité des événements en fonction du langage.

Les composés de noms personnels reflètent le sentiment public envers les figures marquantes en Allemagne.

Cette étude vise à améliorer la détection de position pour une meilleure diversité de points de vue.

Améliorer les programmes informatiques pour résoudre des problèmes mathématiques en utilisant de meilleurs exemples de données.

Enquête sur comment les modèles de langage interprètent les significations des phrases complexes.

Une nouvelle méthode pour créer du contenu personnalisé en utilisant les préférences des utilisateurs.

Une approche révolutionnaire pour exploiter les modèles de langage grâce à la génération de texte antagoniste.

Cet article passe en revue des méthodes pour générer des questions afin d'améliorer l'extraction des arguments d'événements.

Une méthode pour améliorer la performance des modèles de langue dans différentes langues pendant la compression.

La méthode MACM améliore la précision des grands modèles de langage pour résoudre des problèmes mathématiques complexes.

Cet article explore l'importance des indices pour améliorer l'apprentissage en ligne.

Examiner des stratégies pour améliorer la performance des modèles linguistiques dans différentes langues.

Examiner le rôle des modèles de langage dans le soutien à la pensée critique chez les philosophes.

L'évaluation ALERT analyse les risques de sécurité dans les modèles de langage pour améliorer leurs réponses.

Cette étude montre comment le contexte et les connaissances préalables influencent les réponses des modèles de langage.

Cette méthode permet aux QR codes de fonctionner sans accès à internet, aidant plusieurs domaines.

De nouveaux modèles visent à améliorer la précision dans l'analyse des données des essais cliniques.

De nouvelles techniques améliorent les modèles de langue pour la finance en utilisant l'apprentissage sémantique adaptatif.

Une analyse de comment la crédibilité et les émotions façonnent les discussions en ligne et la polarisation.

Un aperçu de comment les ajustements de paramètres façonnent l'entraînement des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode offre des retours détaillés pour améliorer les grands modèles de langage.

Un nouveau cadre pour des interactions plus sûres avec les grands modèles de langage.

Ce papier parle de comment personnaliser les LLMs en utilisant des méthodes de récupération pour de meilleures interactions avec les utilisateurs.

LLM2Vec améliore les modèles uniquement décodeurs pour un meilleur traitement du langage.