Informatique - Calcul et langage

Une étude sur la performance et les méthodes d'évaluation des grands modèles de langage.

AttentionStore améliore l'efficacité des conversations avec les modèles de langue en réutilisant des caches passés.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité de la conversion de la parole en texte dans les applications en temps réel.

Apprends comment les phrases fantômes peuvent aider les utilisateurs à protéger leurs données personnelles en ligne.

Explorer la technologie OCR pour un meilleur accès aux documents scientifiques.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale pour les langues sous-représentées en utilisant des données de langues similaires.

Découvrez comment X-AMR transforme la résolution de la coreférence des événements avec une représentation graphique.

Une méthode pour améliorer comment les machines interprètent les questions complexes sur les graphiques.

ALoRA améliore l'ajustement des modèles de langue en allouant dynamiquement des paramètres.

Découvre comment les modèles de langage peuvent améliorer notre compréhension de la qualité des arguments.

ChapTER combine le contexte historique et les connaissances textuelles pour améliorer la performance de TKGR.

Cette étude aborde les défis de la capture de termes médicaux précis à partir d'audio bruyant.

Une étude des techniques utilisées pour contourner les mesures de sécurité dans les modèles de langage AI.

Efforts pour améliorer les embeddings de phrases pour mieux gérer le langage informel.

Combiner l'inférence en langage naturel et les embeddings de concepts améliore le remplissage des connaissances manquantes dans les ontologies.

Cette étude évalue les sons par rapport aux mots dans la reconstruction des arbres généalogiques des langues.

Une étude compare les systèmes basés sur des règles et les modèles de langage pour extraire des données de soutien social.

Présentation de TABDet, une nouvelle méthode pour détecter les attaques par porte dérobée dans les tâches de traitement du langage naturel.

Un modèle de langage puissant pour des applications variées dans plusieurs langues.

Examiner des méthodes de contre-discours efficaces pour lutter contre la haine sur les réseaux sociaux.

Cet article explore comment les éléments de texte influencent les tâches de classification en NLP.

Une étude sur comment les connaissances préalables influencent la capacité des LLMs à reconnaître les émotions.

De nouvelles méthodes améliorent la génération de texte en se concentrant sur des citations concises et pertinentes.

Cette étude compare des méthodes SES pour une lemmatisation améliorée dans plusieurs langues.

Une nouvelle méthode pour mélanger les données afin d'améliorer les performances des modèles de langage.

Lier les prévisions juridiques aux précédents améliore la transparence et l'utilisabilité.

Une nouvelle méthode montre que l'apprentissage variationnel peut exceller dans la formation de modèles complexes.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer la récupération de phrases dans le traitement du langage.

Un aperçu des causes et de la détection des inexactitudes dans la prise de décision de l'IA.

Une nouvelle approche pour améliorer la lecture automatique de documents complexes.

Reborn propose des solutions innovantes pour la reconnaissance vocale automatique sans données étiquetées.

Un cadre pour générer des dépôts de code en utilisant des exigences linguistiques simples.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des interactions entre protéines dans la littérature scientifique.

Une méthode pour améliorer la compréhension des machines grâce à des embeddings multi-facettes.

Une nouvelle méthode améliore la génération de code en s'appuyant sur le contexte spécifique au projet et les retours du compilateur.

Explorer des techniques pour soutenir les langues à faibles ressources en utilisant l'apprentissage en contexte.

Un nouvel outil aide les utilisateurs à modifier des sons facilement grâce à des instructions textuelles simples.

Examine comment l'IA peut générer des réponses soutenantes et empathiques.

La méthode DTV améliore la fiabilité des réponses des grands modèles de langage dans les problèmes de maths.

Explorer l'impact des modèles de langage sur l'apprentissage et l'enseignement des étudiants.