Informatique - Calcul et langage

SpeechVerse fait le lien entre la compréhension audio et le traitement du langage pour améliorer l'interaction humain-ordinateur.

Cet article examine comment les modèles de langage apprennent à comprendre et à communiquer.

Explore comment PG-RAG améliore la récupération de connaissances pour les modèles de langage.

Explore comment les embeddings de texte façonnent le traitement du langage et améliorent la compréhension des machines.

Nouveau cadre améliore la qualité des réponses dans les communautés de programmation.

Une nouvelle méthode pour interpréter les activations neuronales améliore la sécurité et le contrôle de l'IA.

Les modèles d'état offrent un traitement efficace dans les tâches de langage naturel, défiant les transformateurs traditionnels.

Examiner comment les LLM gèrent les dilemmes éthiques et leur impact sur la société.

NLP aide à faire correspondre les standards éducatifs avec les évaluations pour améliorer les résultats d'enseignement.

Nouveau jeu de données met en avant les écarts de performance entre les groupes démographiques utilisant des assistants vocaux.

Une nouvelle technique améliore la génération de texte dans le traitement du langage naturel.

Examiner les biais dans les modèles de langue selon différents facteurs démographiques.

Découvrez comment les modèles de langage apprennent en continu et retiennent des connaissances au fil du temps.

Améliorer la capacité des LLM à peaufiner leur code grâce à des techniques de débogage autonome.

JADS combine la découverte de thèmes et la résumation pour des insights textuels clairs.

Un nouveau cadre pour évaluer les grands modèles de langage avec l'insight humain.

Cet article examine les vulnérabilités des modèles de discours et les moyens d'améliorer leur sécurité.

Un système innovant combine des nouvelles et des évaluations cognitives pour les personnes âgées.

Une nouvelle approche améliore la diversité des prompts pour des modèles de langage plus sûrs.

Les VLMs galèrent avec la classification d'images, mais une meilleure intégration des données peut améliorer leurs capacités.

Un nouveau système simplifie le montage vidéo avec des descriptions automatiques.

Techniques pour améliorer l'efficacité des modèles de langue dans différentes langues.

Un système de génération de texte automatisé aide à la communication pour ceux qui ont des difficultés linguistiques.

L'apprentissage auto-supervisé améliore la précision de la vérification de l'écriture manuscrite en utilisant des données non étiquetées.

Stratégies pour améliorer l'apprentissage des connaissances dans les modèles de langage.

Présentation de ToCa, une méthode pour créer des sous-titres en utilisant uniquement des données textuelles.

Une reconnaissance vocale améliorée pour les salles de classe grâce à des techniques de formation avancées améliore l'apprentissage.

Nouveau cadre améliore la planification de voyage pour les grands modèles de langage.

Comprendre et atténuer les hallucinations dans l'IA pour une performance fiable.

Une riche collection de textes du parlement israélien pour analyse.

Cette étude examine comment le contexte influence l'expression émotionnelle dans les discussions en ligne sur la dépression.

Cette étude examine à quel point les LLMs peuvent trouver et corriger des erreurs médicales.

Un aperçu des méthodes pour suivre les effets secondaires des médicaments.

Cet article parle d'étendre les fenêtres de contexte dans les modèles de langage en utilisant des vecteurs de position.

Attribuer des sources dans les modèles de langage renforce la confiance et l'exactitude du contenu généré.

Un nouveau cadre pour améliorer la précision et l'efficacité des réponses aux questions conversationnelles.

La recherche explore des méthodes pour améliorer la façon dont les modèles de langage apprennent du contexte.

Une nouvelle approche améliore l'équité dans l'identification des discours de haine à travers différents groupes.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue en générant plusieurs jetons en même temps.

Des recherches montrent une méthode pour améliorer les performances des modèles multi-modaux en comblant les lacunes de représentation.