Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle méthode améliore notre façon d'évaluer les contre-narrations à la haine.

De nouvelles méthodes améliorent les réponses des modèles de langage pour mieux répondre aux préférences des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse de sentiment.

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

Un cadre unifié pour évaluer les types d'explications pour une meilleure compréhension des modèles.

Une étude complète sur la performance des modèles linguistiques dans 10 langues indiennes.

Cet article présente une méthode pour la détection et l'explicabilité des revues de spam en temps réel.

Un modèle qui protège les données personnelles dans les écrits juridiques italiens.

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

LLM2FEA combine l'IA générative et les algorithmes évolutifs pour des solutions de design innovantes.

InternLM-Law améliore les réponses à diverses questions juridiques chinoises grâce à une formation avancée.

Cette étude examine les opinions du public sur l'itinérance en utilisant l'analyse des réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode améliore la réparation de code pour les langages de programmation sous-utilisés.

Un nouveau système pour une traduction rapide et précise de la parole dans plusieurs langues.

De nouvelles techniques améliorent les performances en raisonnement et en logique des grands modèles de langage.

Explorer comment les profils d'utilisateurs améliorent la personnalisation dans les modèles de langue.

Une étude examine comment les LLMs raisonnent avec des données graphiques.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance des références d'événements à travers plusieurs documents.

Un nouveau cadre améliore la représentation des valeurs humaines diverses par les modèles linguistiques.

Les recherches montrent comment les retours en plusieurs langues peuvent améliorer la fiabilité des modèles de langue.

Une étude sur les langues régionales d'Italie en utilisant des techniques avancées d'analyse de la parole.

Des recherches montrent que les modèles galèrent avec les dépendances d'étapes dans les recettes de cuisine.

Explorer comment les puits d'attention impactent la performance des modèles de langage et introduire une technique d'étalonnage.

Analyser la performance des modèles d'IA sur des problèmes de maths pour enfants révèle des lacunes importantes.

RankAdaptor optimise le fine-tuning des modèles IA élagués, améliorant les performances de manière efficace.

INDICT améliore la sécurité du code et son utilité grâce à une analyse à double critique.

Une étude sur PlagBench et son rôle dans la détection du plagiat dans les résultats des LLM.

La recherche met en avant comment les prompts influencent la précision de la détection des textes générés par l'IA.

La recherche évalue les capacités de vérification des affirmations des modèles de langage en utilisant un nouveau dataset.

Cet article examine comment certains neurones influencent l'incertitude dans les prédictions des modèles de langage.

Ce papier présente une méthode pour évaluer les modèles de langage à travers différents prompts.

Une nouvelle méthode améliore le dialogue machine grâce à des données pseudo-stéréo.

Apprends des méthodes pour mesurer la qualité de la traduction de manière efficace.

Cette étude présente un ensemble de données et une méthode pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale chinoise en utilisant le Pinyin.

Un nouveau jeu de données évalue la performance des LLM dans la résolution de problèmes liés aux graphes.

Une nouvelle méthode aborde les différences régionales dans l'évaluation des biais de genre.

De nouvelles méthodes améliorent les compétences de raisonnement des modèles de langage pour de meilleures performances sur les tâches.

Une nouvelle méthode pour mieux comprendre les événements en utilisant plusieurs documents.

MPCoder adapte le code aux styles de chaque développeur, ce qui booste la productivité et la qualité du code.

MIGU améliore l'apprentissage continu dans les modèles de langue sans avoir besoin de vieilles données.