Informatique - Calcul et langage

AutoHint améliore la qualité des invites pour de meilleures performances des modèles de langage.

Un concours axé sur l'identification des théories du complot dans les commentaires Telegram.

La recherche présente GPT-Negochat pour un suivi efficace des accords en temps réel lors des négociations.

Apprends à connaître le biais de mauvaise classification et les méthodes pour améliorer la précision de l'analyse de contenu automatisée.

Un aperçu des méthodes qui améliorent efficacement l'entraînement des modèles linguistiques.

Un nouveau cadre améliore l'analyse et la génération de poésie arabe.

Cette étude se concentre sur l'avancement des avatars signants pour mieux comprendre la langue des signes.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des modèles de langue sans compromettre la performance.

Cette recherche propose un moyen de créer des dialogues naturels tout en respectant la vie privée.

Cette étude présente des méthodes pour détecter les fausses nouvelles en bengali.

Les outils d'IA transforment la façon dont on crée et gère les Graphes de Connaissances.

Évaluer comment les modèles de langue génèrent des infos précises en utilisant la méthode FACTOR.

Explorer les failles des modèles de langage face aux attaques d'extraction de prompts.

Examiner comment les utilisateurs perçoivent les risques de confidentialité en partageant des infos sensibles.

Une analyse des réponses des chatbots révèle des idées et des risques dans des discussions polarisées.

Examiner comment les incitations émotionnelles affectent la performance des grands modèles de langage.

Des recherches montrent que des réponses nuisibles peuvent surgir de questions inoffensives pendant les discussions avec des chatbots.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions à partir des notes cliniques en utilisant des modèles de langage.

Un aperçu de l'amélioration des systèmes de traduction en utilisant l'échange de sous-arbres de dépendance.

Analyser l'agitation électorale sur les réseaux sociaux pendant la campagne présidentielle de Pologne en 2020.

Explorer l'importance et les défis de la détection d'OOD dans le traitement de texte par l'IA.

De nouvelles techniques améliorent la qualité et l'efficacité de la génération automatique de texte.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage des mots en utilisant de l'audio et des images.

Combiner des types de données différents améliore les prévisions des taux de survie des patients en réanimation.

Cet article examine comment les LLM gèrent les questions négatives et propose des améliorations.

Une méthode pour améliorer les modèles de langage en utilisant des échantillons non étiquetés pour la classification de texte.

Un nouveau jeu de données aide à identifier les signes de dépression et d'anxiété grâce à l'analyse de la parole.

Un nouveau modèle améliore les recommandations d'actualités en mélangeant les perspectives individuelles et collectives des utilisateurs.

Examiner comment les avis de restaurants influencent la perception des plats immigrés.

MorphPiece améliore la tokenisation en se concentrant sur la structure linguistique pour un meilleur rendement en NLP.

Améliorer les LLM en récupérant de meilleurs exemples pour l'apprentissage en contexte.

Examiner comment les grands modèles de langage peuvent aider à évaluer le risque de crédit.

Une nouvelle approche pour détecter et réduire les discours de haine en ligne.

Des méthodes innovantes améliorent la détection des maladies cardiaques en utilisant les données ECG.

HyTrel utilise des hypergraphes pour améliorer la compréhension et le traitement des tables.

De nouvelles méthodes améliorent la synthèse en fonction de requêtes spécifiques en utilisant l'apprentissage contrastif.

Un nouveau cadre optimise l'entraînement des modèles grâce à des méthodes de découverte de cursus améliorées.

Une méthode pour améliorer la résumée de texte en bengali en utilisant différents modèles et techniques de classement.

Nouveau jeu de données améliore les tâches vidéo-texte pour les locuteurs indonésiens.

Cette étude examine comment les modèles de langage génèrent du texte à partir de graphes de connaissances.