Informatique - Calcul et langage

MatSciRE simplifie l'extraction de données à partir d'articles en science des matériaux pour aider la recherche sur les batteries.

Enquête sur les risques des attaques de jailbreak sur les grands modèles de langage.

Une méthode pour gérer les ambiguïtés dans les noms propres grâce à la polysémie régulière.

Les tactiques de phishing évoluent avec l'IA, ce qui pose de nouveaux risques pour les organisations.

Cette étude améliore la recherche sur la jurisprudence grâce à une combinaison de modélisation de sujets et d'analyse des citations.

Apprends comment les principes FAIR guident la gestion éthique des données pour les modèles d'IA.

Une méthode pour identifier de nouveaux termes antisémites dans les discussions sur les réseaux sociaux.

Un aperçu de la Reconnaissance d'Entités Nommées et de ses applications clés.

MuMo accélère les performances des modèles de langage pour les scripts non-romains.

Explore le rôle de l'auto-formation dans l'amélioration des processus de conversion de données en texte.

Examiner l'impact de l'analyse des sentiments sur les identités et les biais bengalis.

Explorer le rôle des modèles de langage dans l'analyse de la littérature en sciences des matériaux.

Une nouvelle méthode accélère la génération de texte par LLM en utilisant des têtes de prédiction supplémentaires.

Orion-14B déchire dans la compréhension et la génération de textes multilingues avec 14 milliards de paramètres.

Une nouvelle approche renforce les modèles de traitement du langage naturel contre les attaques adversariales grâce à un paraphrasage ciblé.

Explorer comment les LLM changent la finance avec l'automatisation et l'analyse.

Découvre les dernières techniques et défis pour créer des images à partir de texte.

Améliorer l'adaptabilité des modèles de langage grâce à la récupération sélective d'exemples.

Les grands modèles de langage améliorent la précision du marquage des rapports de radiographies thoraciques.

Une étude sur les différentes variétés d'anglais sur les réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode pour aligner les réponses de l'IA avec les préférences humaines de manière efficace.

Un nouveau système améliore la précision de l'appariement de schémas en utilisant des tags génératifs et des fonctionnalités avancées.

De nouvelles stratégies améliorent la compréhension des images et du texte dans les modèles.

WARM vise à améliorer l'alignement des grands modèles de langage avec les valeurs humaines.

L'étude examine les neurones universels dans les modèles GPT-2 et leurs rôles.

Une étude sur les MLLMs et leurs performances dans des tâches de raisonnement non verbal.

Un nouveau modèle transforme les recettes de cuisine en graphiques pour une meilleure compréhension.

Une nouvelle méthode pour générer des données de préférence synthétiques améliore les modèles de récompense dans l'apprentissage par renforcement.

Cette étude examine à quel point les modèles de langage comprennent les questions liées au temps.

Une méthode améliore l'efficacité dans la formation et l'utilisation de grands modèles de langage.

Examiner comment les LLM préfèrent les contextes générés à ceux récupérés pour répondre aux questions.

Ce papier parle de comment l'IA peut apprendre des interactions humaines en langage.

Une nouvelle approche améliore les résultats des modèles linguistiques en se basant sur les retours humains.

Cet article examine comment l'IA s'en sort dans les révisions de contrats légaux par rapport aux avocats humains.

Cette étude propose de nouvelles méthodes pour évaluer les réponses dans la question-réponse automatique.

De nouvelles techniques améliorent les systèmes de réponse aux questions en arabe pour de meilleures performances.

Un nouveau système améliore la façon dont les robots collectent et apprennent des données du monde réel.

Présentation d'un cadre pour une synthèse vocale plus naturelle et expressive.

La suggestion Meta améliore la performance des modèles de langage en décomposant les tâches et en collaborant avec des experts.

Examiner les défis que rencontrent les modèles de transformateurs pour apprendre la récursion structurelle.