Cette étude décrit des méthodes pour évaluer la génération de dialogues en termes de diversité et de qualité.
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Informatique - Calcul et langage
RSSUne étude révèle que les modèles de langage galèrent face à des manipulations de texte simples.
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Améliorer les traductions en temps réel grâce à des méthodes innovantes et des politiques intelligentes.
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Cette étude améliore les modèles de texte en intégrant des détails de mise en page pour une meilleure compréhension des documents.
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Efforts pour améliorer les systèmes de reconnaissance vocale pour l'arabe tunisien et le code-switching.
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Une nouvelle méthode améliore la détection de contenu haineux dans les mèmes.
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Cette recherche examine comment les modèles de langage réagissent à des infos vraies par rapport à des fausses.
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ReadAgent améliore la capacité des modèles de langage à traiter efficacement de longs textes.
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BioMistral vise à faire avancer le traitement des langues dans le secteur de la santé avec une technologie open source.
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Les machines peuvent maintenant communiquer en utilisant le langage humain pour une meilleure génération d'images.
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Le jeu de données TOAD améliore la communication des assistants virtuels pour de meilleures interactions avec les utilisateurs.
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Une nouvelle méthode vise à réduire les sorties nuisibles des modèles de langage IA.
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Explorer comment l'IA générative aide les scientifiques à créer des Tweetorials captivants.
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Un aperçu du rôle et de la détection du whataboutisme dans les discussions sur les réseaux sociaux.
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Une nouvelle méthode pour adapter les LLM sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.
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Un nouveau cadre pour évaluer la justesse des réponses de l'IA avec un jugement semblable à celui des humains.
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Les modèles de langage visent à améliorer l'apprentissage des sciences en offrant une assistance personnalisée.
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Cette étude examine comment les LLMs montrent un biais de valeur dans leurs réponses.
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Cet article parle d'une méthode pour améliorer les LLMs en utilisant des retours verbaux sans sur-généralisation.
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Une nouvelle méthode pour un classement efficace des documents dans les limites du budget.
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Explorer comment les grands modèles de langage améliorent les prévisions de séries temporelles.
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Un nouveau cadre aide à analyser efficacement les explications des grands modèles de langage.
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Un coup d'œil sur comment les transformers gèrent super bien les données non structurées dans les tâches de régression.
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Explorer l'avenir du traitement du langage extractif en utilisant des modèles génératifs.
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Une méthode pour améliorer les réponses de l'IA grâce à une compréhension culturelle.
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Une nouvelle méthode améliore le flux des résumés extractifs.
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LinkNER combine des modèles NER et des LLM pour une meilleure reconnaissance des entités nommées.
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SPAR améliore les recommandations personnalisées en analysant de longues histoires d'engagement des utilisateurs.
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Cette recherche se concentre sur l'amélioration des modèles linguistiques en perfectionnant leur approche de la négation.
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Une analyse des qualités et des défis des explications des modèles de langage.
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Une nouvelle approche améliore les systèmes de dialogue orientés tâche en utilisant l'appel de fonctions.
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Une étude sur à quel point les vignettes d'actualités correspondent à leurs articles.
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Cet article examine le biais dans les modèles de langage et leur alignement émotionnel avec différents groupes sociaux.
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AFaCTA aide les vérificateurs de faits à identifier les vérités et les fausses affirmations de manière efficace.
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Découvrez comment les modèles de langage transforment l'analyse financière et la prise de décision.
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Les filigranes peuvent aider à protéger le droit d'auteur lors de l'entraînement des modèles d'IA en prouvant l'utilisation du texte.
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Une nouvelle approche améliore la sécurité des images dans les modèles de texte à image grâce à l'optimisation des invites.
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Des recherches montrent des biais importants dans les évaluations des réponses par les humains et les LLM.
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Une étude sur comment les LLM établissent des connexions dans les réseaux sociaux et professionnels.
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Un cadre pour améliorer la compréhension des abstractions par les LLM.
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