Informatique - Calcul et langage

Enquêter sur l'impact de différents optimisateurs sur les tâches de PNL.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la génération de texte contrôlé avec différents attributs.

Une nouvelle approche de la reconnaissance vocale améliore l'interaction utilisateur avec des instructions flexibles.

Un nouveau cadre améliore la recherche conversationnelle en boostant la génération de données diverses.

Une étude sur comment ChatGPT utilise des caractéristiques linguistiques et de vocabulaire.

Explorer les défis et les solutions du hacking de récompense dans l'entraînement des modèles d'IA.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des émotions pendant les conversations.

Une nouvelle approche pour améliorer l'engagement des lecteurs grâce à des résumés.

Une nouvelle méthode pour évaluer comment les modèles réagissent aux questions liées aux images.

NLRL combine l'apprentissage par renforcement avec le langage naturel pour améliorer la prise de décision.

Explorer comment les désaccords entre juges peuvent améliorer les prédictions de l'IA sur les résultats juridiques.

Des recherches montrent des vulnérabilités dans les modèles de langage qui impactent leur fiabilité et leur précision.

L'optimisation des préférences relatives améliore l'alignement des modèles de langage avec les attentes des utilisateurs.

Cette étude examine si les symboles de la parole appris imitent les modèles de fréquence des mots.

Présentation d'une méthode plus rapide pour la synthèse vocale de haute qualité utilisant des modèles de diffusion.

Une étude révèle que les modèles linguistiques ont du mal avec les biais cognitifs dans la prise de décision médicale.

Une étude révèle comment la contamination des données affecte la performance des LLM dans les tâches de traduction SQL.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des machines sur différents types de données.

Une comparaison simple entre les LLM et un jeu à deux joueurs révèle des idées sur leur entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles de langue à éviter les sujets indésirables.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines apprennent à suivre efficacement les commandes humaines.

Explorer des idées clés pour améliorer les VLM et leurs applications.

Une nouvelle méthode améliore les LLMs en intégrant des connaissances externes pour de meilleures performances.

Une nouvelle approche améliore la précision des recherches en se concentrant sur les attributs et les intentions des utilisateurs.

Ce cadre vise à améliorer la détection des fausses nouvelles avec une supervision humaine et un raisonnement clair.

Une nouvelle approche pour aligner les agents avec les objectifs humains et l'environnement.

Utiliser des images pour clarifier les questions des utilisateurs améliore les résultats de recherche et l'expérience utilisateur.

Cette recherche se concentre sur la réduction de plusieurs biais dans les modèles de langage en même temps.

De nouvelles méthodes améliorent notre façon d'évaluer le texte généré par ordinateur.

Une nouvelle approche améliore la diarisation des intervenants en intégrant des données sémantiques dans le processus.

Lumos aide les utilisateurs à reconnaître du texte à partir d'images et à répondre à des questions en temps réel.

Un aperçu sur le développement d'une appli LLM sécurisée pour des documents internes.

Une étude sur la qualité des données de traduction de langue extraites du web.

La recherche met en avant le phénomène de dérive de persona dans les chatbots et propose une solution.

Nouvelles approches pour développer des agents incarnés pour le soutien en santé mentale en utilisant des sourires sensibles au contexte.

Cette étude améliore les applications de e-commerce en utilisant des modèles de langage ajustés et un dataset dédié.

Aborder les préoccupations éthiques en enlevant de la mémoire sélective dans les modèles d'IA.

Améliorer les modèles de texte à SQL en intégrant des formulations de questions diverses.

Présentation de BMTPT pour améliorer le tuning des prompts dans les modèles de langage.

Nouvelles méthodes pour améliorer la précision des résumés.