Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement des modèles de langage et gère les éléments distracteurs de manière efficace.

Un ensemble de données qui améliore la compréhension de l'inflexion et de la structure des verbes coréens.

Cette étude évalue la capacité de GPT-3 à résumer efficacement la littérature médicale.

Une méthode qui personnalise les LLMs tout en protégeant les données sensibles des utilisateurs.

Examiner comment les avis divergents sur l'étiquetage du langage impactent la compréhension.

Un outil améliore l'extraction d'infos médicales à partir de conversations.

Cet article examine comment les LLM gèrent les connaissances négatives et les défis qui vont avec.

Examiner comment les modèles de langage perdent des connaissances pendant l'entraînement continu.

Un nouveau modèle combine la logique et les réseaux de neurones pour détecter la désinformation de manière plus efficace.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles de langue pour mieux comprendre les langues à faibles ressources.

Decker combine des sources de connaissance pour améliorer la vérification du bon sens.

Une étude sur l'impact des biais dans les grands modèles de langage pendant le questionnement.

PT-* améliore le traitement du langage pour les locuteurs portugais, renforçant les capacités de l'IA.

Un nouveau modèle prend en compte les perspectives individuelles dans le label des discours de haine.

Une nouvelle méthode utilise l'automatisation pour aider les apprenants à retenir des mots de langues étrangères.

Un nouveau modèle combine des données audio et texte pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale.

Méthodes pour améliorer la classification des intentions des chatbots avec un minimum de données d'entraînement.

Cet article examine l'efficacité des explications générées par l'IA pour les utilisateurs.

Ce document présente un nouveau modèle multilingue pour améliorer le traitement des langues.

Explorer de nouvelles méthodes pour reconnaître des objets invisibles en vision par ordinateur.

Combiner des modèles de langage avec des systèmes de recommandation améliore l'expérience utilisateur et la précision.

Un ensemble de données vise à améliorer les réponses aux questions dans les langues africaines.

Un nouveau système vise à identifier et à classer le contenu sexiste dans les espaces en ligne.

Une méthode pour améliorer la clarté dans la traduction du langage médical.

Un nouveau système traduit l'écriture kurde en KuSL pour un meilleur accès.

Une méthode pour améliorer l'efficacité dans l'entraînement des modèles de langue grâce à la sélection de données.

Une nouvelle méthode aide les machines à garder des connaissances dans les tâches d'extraction de relations.

Le modèle SCKD améliore l'apprentissage continu pour l'extraction de relations tout en résolvant les problèmes d'oubli.

Une étude sur l'amélioration des recommandations basées sur le contenu en utilisant des LLMs.

Une nouvelle méthode pour sélectionner des travailleurs de foule améliore la qualité de l'étiquetage des données et réduit les coûts.

Une nouvelle méthode améliore la traduction pour les langues peu représentées en utilisant des dictionnaires multilingues.

Une méthode pour convertir le langage courant en logique structurée pour la technologie.

La négation a un impact fort sur la recherche d'infos et la performance des modèles.

Explorer l'intégration des jumeaux numériques et du Métavers pour des expériences améliorées.

Un nouvel outil qui relie le texte et les images pour différentes tâches.

Une nouvelle méthode utilise la fréquence des mots pour mieux sélectionner les dimensions dans les embeddings de mots.

RepAL améliore les représentations de phrases en filtrant efficacement les infos inutiles.

Améliorer les petits modèles pour les questions médicales grâce à des techniques innovantes et des méthodes de données.

Une nouvelle méthode génère de l'audio à partir de texte en utilisant des modèles modernes.

Un nouveau système simplifie la représentation des connaissances et le raisonnement pour les spécialistes.