Informatique - Calcul et langage

Utiliser des modèles de langue pour améliorer des tâches dans des langues sous-représentées grâce à la génération de données.

SongCi améliore les examens judiciaires grâce à l'analyse visuelle et textuelle.

Un aperçu des progrès en NLG, des défis et des futures pistes de recherche.

Un cadre pour évaluer les capacités des LLM dans les tâches liées aux données avec des interprètes de code.

Ce papier étudie comment l'entraînement influence les prédictions des grands modèles de langage.

Un aperçu de comment CLIP gère la négation dans le langage.

Évaluer l'impact des stratégies de décodage sur la performance des LLM.

Des recherches montrent comment le décodage MBR améliore la qualité de traduction dans des modèles plus petits.

Un nouveau modèle améliore le raisonnement inductif dans les graphes de connaissances en utilisant plusieurs entités de départ.

De nouvelles méthodes améliorent la gestion du cache pour les grands modèles de langage.

Des recherches montrent que les techniques de blanchiment ont des effets différents sur les embeddings de phrases dans les tâches de traitement du langage naturel.

Un nouveau cadre pour vérifier l'auteur avec des explications claires.

BinaryAlign améliore la précision de l'alignement des mots pour les langues à ressources élevées et faibles.

Une méthode utilisant du texte et des images pour mieux détecter les fausses infos.

Un nouveau cadre améliore la détection de fake news en utilisant du texte et des images.

Cet article explore comment les LLM expriment des valeurs similaires à celles des humains.

Examiner les dynamiques du contenu généré par l'IA sur Civitai.

Une nouvelle méthode permet aux modèles de langage de générer leurs propres données d'entraînement pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes pour répondre à des questions liées aux images en utilisant des connaissances externes.

Explorer comment le sondage contextuel et les fonctions d’influence améliorent la sélection de données pour les modèles.

Des modèles neuronaux aident à restaurer des manuscrits coptes endommagés avec du texte manquant.

Un aperçu des pratiques qui sapent la confiance dans les évaluations des modèles d'apprentissage automatique.

Cette étude compare des modèles pour prédire les émotions dans les textes politiques polonais.

Explorer de nouvelles méthodes pour une traduction médicale précise.

Dartboard améliore la récupération dans les modèles de langage en maximisant les infos pertinentes.

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

GoldFinch offre une mémoire et un traitement efficaces pour les tâches de long texte.

De nouvelles méthodes d'attention améliorent l'efficacité et les performances des modèles de transformateurs.

L'attention elliptique améliore la concentration et la performance dans les tâches d'IA.

HaluQuestQA aide à repérer et corriger les erreurs dans les réponses à des questions longues.

RPC-Attention améliore les modèles d'auto-attention pour de meilleures performances sur des données bruyantes.

Une nouvelle perspective sur le rôle de la liberté dans les débats sociaux.

La recherche met en avant des méthodes pour garder la cohérence du dialogue dans les conversations liées aux restos.

Cette étude présente une méthode pour détecter des erreurs dans des langues moins connues.

InferAct améliore la sécurité de la prise de décision pour les agents IA dans différentes tâches.

Une étude sur les méthodes d'apprentissage automatique pour identifier la propagande dans le texte.

J-CHAT propose un grand jeu de données open-source pour améliorer les systèmes de dialogue parlé.

Cette étude examine des méthodes pour faire la différence entre les textes écrits par des humains et ceux générés par des machines.

Un examen plus approfondi des nouvelles méthodes d'anonymisation de texte et de leurs avantages.

Un nouvel angle sur la langue avec le vectorisation et les modèles de langage.