Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle approche pour améliorer les modèles de langue pour les langues à faibles ressources.

Explorer comment l'IA améliore la compréhension et la précision des réponses basées sur le dialogue.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de santé mentale en analysant les publications sur les réseaux sociaux au fil du temps.

Une étude évalue les modèles de langage sur leur capacité à gérer plusieurs tâches en même temps.

Une nouvelle technique améliore les modèles de langage en mettant à jour et en ajoutant des connaissances de façon efficace.

Examiner l'efficacité du raisonnement dans les grands modèles de langage.

Un nouveau benchmark teste les capacités des LLM avec des formats de données structurées.

Ce papier étudie l'effet de consensus faux dans les grands modèles de langage.

Le Twin-Merging améliore l'efficacité du mélange de modèles et leur adaptabilité à différentes tâches.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les agents LLM apprennent grâce à des conseils de processus détaillés.

Un ensemble de données pour tester la compréhension des différences de formulation par les modèles de langage.

Découvrez RePrompt pour améliorer la performance des modèles de langage grâce à des invites optimisées.

Examiner les capacités des LLM par rapport aux taxonomies traditionnelles.

Cette étude examine les biais dans les modèles d'IA lors de l'étiquetage des données de discours de haine.

Explorer le rôle de l'IA dans l'amélioration de la cohérence des notes dans l'éducation en ligne.

Examiner le besoin de contexte dans une traduction précise en langue des signes.

Ce papier présente un cadre pour évaluer les vulnérabilités des grands modèles de langage.

Un nouveau critère évalue comment les modèles de langage gèrent les changements de texte.

Une étude sur la performance des grands modèles de langage dans les défis de regroupement de mots.

Explorer l'impact de l'IA sur le raisonnement juridique et la prise de décision.

Découvre la diarisation de locuteur en ligne et son importance dans diverses applications.

Présentation d'une méthode pour des systèmes de dialogue de soutien émotionnel interprétables.

Cette méthode enlève efficacement le contenu protégé par des droits d'auteur tout en gardant la performance du modèle.

Un cadre clair pour évaluer la compréhension dans les systèmes d'IA.

Explorer des méthodes pour créer des tableaux structurés en utilisant des modèles de langage larges.

Cet article parle des récents développements pour améliorer l'efficacité des grands modèles de langage.

Des recherches montrent que des styles de réponse cohérents améliorent l'efficacité des LLM avec moins d'exemples.

Améliorer la précision dans la transcription des présentations scientifiques grâce à l'intégration de la parole et de la vision.

Un nouveau jeu de données et un benchmark améliorent l'analyse des séquences protéiques grâce à l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles de langage dans les tâches de raisonnement mathématique.

Une étude met en lumière les lacunes dans les capacités de raisonnement des LLM pour résoudre des problèmes de maths.

Une méthode vise à améliorer la précision des réponses générées par l'IA.

La recherche présente des techniques pour améliorer l'efficacité dans le service des adaptateurs LoRA.

Une nouvelle méthode améliore la performance des LLM sur les longs textes sans perdre en précision.

Le cadre JobFair identifie les biais de genre dans les évaluations automatisées des CV.

Une nouvelle méthode pour tester la sécurité des modèles de langage et leurs compétences multilingues.

Une étude révèle des biais dans les recommandations d'embauche de l'IA en fonction des noms des candidats.

Présentation de l'évolution du modèle pour améliorer les performances du modèle linguistique sans données d'entraînement supplémentaires.

GloVe-V améliore les embeddings de mots en mesurant l'incertitude dans les représentations vectorielles.

Investiguer comment l'espace latent affecte les performances des modèles transformer sur des tâches linguistiques.