Informatique - Calcul et langage

Examinons comment les modèles de langage apprennent des connaissances factuelles et leurs limites.

La méthode GroupDebate réduit les coûts tout en améliorant la précision des discussions entre agents.

Cette étude améliore les systèmes de reconnaissance des émotions pour les langues moins courantes en utilisant des données à forte ressource.

Ce papier évalue à quel point les modèles de langue expliquent les concepts scientifiques.

Le pooling de tokens améliore le stockage des données tout en gardant la précision de récupération.

Un modèle améliore les tâches de parole dans des environnements multilingues, en s'attaquant aux défis du code-switching.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des robots en combinant des instructions linguistiques riches avec des données.

Une étude sur la performance des LLM en utilisant le réglage par instructions et l'apprentissage en contexte.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité dans la collecte de données linguistiques pendant le travail de terrain.

Cette étude examine comment les modèles de langage créent des titres de papiers de recherche efficaces à partir de résumés.

Cette étude examine l'efficacité des autoencodeurs clairsemés pour comprendre les caractéristiques des modèles de langage.

PODA améliore la capacité de l'IA à comprendre des textes et à raisonner logiquement.

Un nouveau cadre simplifie la conception de microstructures en utilisant des commandes en langage naturel.

Cette recherche explore l'efficacité des LLM dans plusieurs langues au-delà de l'anglais.

Des recherches montrent que l'IA peut prédire les opinions des utilisateurs à partir de posts indirects sur les réseaux sociaux.

Cet article examine comment différentes couches affectent la performance des LLM.

Une étude sur comment les agents IA suivent les règles définies par les utilisateurs en utilisant le dataset ACS.

CADA-GAN améliore la performance des systèmes ASR dans différents environnements d'enregistrement.

De nouvelles méthodes améliorent les performances des LLM en compressant les entrées de tokens.

MQM-APE améliore la qualité des évaluations de traduction automatique grâce à une analyse d'erreurs avancée.

Cette étude évalue comment les LLM comprennent les tropes narratifs dans les résumés de films.

La méthode FLEX propose une nouvelle approche pour évaluer les systèmes texte-en-SQL de manière précise.

De nouvelles fonctionnalités améliorent l'expérience utilisateur en compréhension d'écran et interactions multilingues.

Utiliser la technologie pour récupérer info sur les traits des plantes facilement sur le web.

EVA combine des signaux audio et visuels pour une meilleure précision de reconnaissance vocale.

Un nouveau modèle améliore les embeddings de texte grâce à des stratégies d'apprentissage en contexte.

Une nouvelle méthode vise à réduire la fuite sémantique dans les embeddings de phrases interlangues.

Nouveaux modèles visent à combattre le langage nuisible en ligne grâce à des techniques de détection avancées.

QualIT améliore l'analyse de texte en combinant des modèles de langue et des techniques de regroupement.

Cette étude examine le rôle de l'IA dans les conseils de négociation salariale et les biais potentiels.

Un nouveau cadre améliore la qualité des dialogues dans les chatbots éducatifs pour un apprentissage efficace.

Cette recherche examine la performance des LLM dans des tâches cognitives similaires au comportement des bébés.

Un nouvel outil évalue la performance des grands modèles de langage sur différents types de données.

Cet article présente un nouveau cadre pour améliorer les techniques d'inférence pour les modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'extraction des triplets aspect-sentiment.

Un nouveau cadre améliore la création de prompts pour les grands modèles de langage.

Cette étude évalue différents modèles pour récupérer des infos cliniques de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la performance de Flash Attention pour les masques d'attention clairsemés.

Une nouvelle métrique qui améliore l'évaluation de la cohérence factuelle dans les résumés automatiques.

Évaluer l'efficacité des LLM pour l'analyse des menaces.