ERFSL simplifie la création de fonctions de récompense en utilisant de grands modèles de langage.
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La science de pointe expliquée simplement
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Examiner les défis d'efficacité et de latence des modèles SMoE en traitement de langue.
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Un nouveau modèle améliore le traitement du langage en se concentrant sur la représentation des entrées.
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CHESS améliore l'efficacité des modèles de langage tout en maintenant les performances sur les appareils à ressources limitées.
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Un nouveau cadre combine des théories de l'humour avec l'apprentissage automatique pour détecter l'humour de façon efficace.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des grands modèles de langage en se concentrant sur les infos pertinentes.
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Cette étude examine la performance des modèles de liaison d'entités dans des contextes de conversation.
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Découvrez comment la prédiction de mots-clés améliore l'organisation et la récupération de contenu.
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Un nouveau cadre améliore la reconnaissance de la langue des signes grâce au contexte et aux entrées visuelles.
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Un cadre utilisant des jetons de mémoire améliore la compréhension et l'interaction vidéo.
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Des chercheurs créent un jeu de données pour apprendre aux machines ce qu'est la métaphore et le sarcasme.
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Une nouvelle approche de la tokenisation améliore l'analyse des scripts anciens.
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Un aperçu des complexités et des améliorations dans la technologie de traduction de la parole à la parole.
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Un nouveau jeu de données améliore la reconnaissance de la langue des signes sous plusieurs angles.
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Une nouvelle méthode améliore le traitement des longs textes dans les modèles de langue pour des réponses plus précises.
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AIvril améliore la génération de code RTL grâce à une vérification automatique de la syntaxe et une vérification fonctionnelle.
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La recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage des langues grâce à des modèles de parole ancrés visuellement.
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Examiner la relation entre les LLM et la cognition humaine.
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Évaluer la capacité des grands modèles de langage à gérer les régulations sur la vie privée.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la précision et l'efficacité de la récupération k-NN.
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Découvrez comment les L-systèmes stochastiques simulent des motifs de croissance des plantes réalistes.
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Une étude révèle comment les modèles de langage oublient des compétences de manière inégale selon les tâches.
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CRAFT simplifie la génération de jeux de données synthétiques pour différentes tâches avec un minimum d'interaction de l'utilisateur.
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Des modèles open-source qui classifient efficacement les textes politiques sans avoir besoin d'un entraînement intensif.
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LongGenBench évalue les grands modèles de langage dans la génération de textes longs de haute qualité.
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Cet article examine les difficultés que rencontrent les modèles pour gérer les données d'entreprise.
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Les grands modèles de langage améliorent l'efficacité des évaluations de réponses médicales.
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Un nouveau jeu de données améliore la reconnaissance de la langue des signes grâce à une capture de mouvement avancée.
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Une nouvelle méthode vise à améliorer la précision dans les tâches de traduction.
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Un nouveau cadre améliore la qualité des données d'instruction pour les modèles de langue.
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Recherche de liens dans les textes bibliques avec des modèles de langage avancés.
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De nouvelles méthodes améliorent la classification d'images avec moins d'exemples.
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Une nouvelle méthode améliore la détection et l'explication des fausses infos.
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Cet article explore le rôle de l'apprentissage profond dans la stéganalyse linguistique.
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FC-KAN améliore l'analyse d'image grâce à des combinaisons de fonctions intelligentes.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des images grâce à des techniques avancées.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des expositions de musées en utilisant la technologie CLIP.
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Le RAG reste essentiel pour optimiser les réponses des modèles de langage, surtout avec des textes longs.
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Un nouveau modèle propose un traitement du langage économe en énergie pour les petits appareils.
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La cuisson de prompts améliore la performance des modèles de langage et la rétention de connaissances.
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