Informatique - Calcul et langage

Un aperçu de comment GPT-4 se compare aux compétences de traduction humaines.

Une nouvelle méthode améliore la récupération de documents pour une meilleure précision des modèles linguistiques.

Une nouvelle méthode améliore les compétences de raisonnement des modèles de langage grâce à l'analyse des questions.

Explorer comment le Modèle de Réalignement Injectable améliore la compréhension des modèles de langage.

BM25S offre un score rapide des documents pour une récupération d'infos efficace.

Un aperçu des complexités dans le étiquetage des documents juridiques et leurs implications.

FEAS améliore la démonstration automatique de théorèmes pour les équations fonctionnelles en utilisant de nouvelles stratégies.

L'étude révèle le biais dans les outils d'évaluation de l'IA qui favorisent les réponses plus longues.

OmChat excelle dans le traitement de gros textes et de données visuelles de manière efficace.

Cette année, NADI s'est concentré sur l'amélioration de l'identification et de la traduction des dialectes arabes.

Cette étude examine comment les réseaux de neurones interprètent la parole en utilisant des spectrogrammes.

Un ensemble de données pour améliorer la capacité de l'IA à lire des matériaux scientifiques avancés.

De nouvelles méthodes visent à améliorer les compétences en raisonnement des modèles de langage.

Une étude sur l'amélioration des systèmes de question-réponse en utilisant des données textuelles et des tableaux.

Un nouveau jeu de données vise à créer des résumés plus clairs grâce aux retours des utilisateurs.

ARMT améliore la mémoire et le traitement des longues séquences par l'IA.

Présentation d'une méthode pour améliorer l'extraction de sentiments dans le texte grâce à des arbres de dépendance latents.

Cette étude examine les méthodes de filigrane pour les textes générés par machine et leur efficacité contre les attaques de suppression.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles de langage sur des problèmes complexes.

Cette recherche améliore la reconnaissance des entités dans les récits cliniques en utilisant des modèles de langage ouverts.

Cet article présente une nouvelle approche utilisant l'entraînement au moment du test pour améliorer les performances des RNN.

Une nouvelle méthode améliore la récupération d'exemples pour les grands modèles de langue.

Une nouvelle méthode pour évaluer la qualité des histoires racontées par les machines est présentée.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de NLP en se concentrant sur les transformations syntaxiques.

Un aperçu de l’efficacité de GPT et RETRO dans l’adaptation des modèles linguistiques avec PEFT et RAG.

Cette étude évalue les biais dans les LLM lors de jeux stratégiques comme Stag Hunt.

Les modèles de langage aident les docs à classifier et à utiliser les preuves médicales efficacement.

Cette étude se concentre sur la réduction des biais de genre dans les modèles de langage IA en utilisant un langage inclusif.

Cette étude aborde les problèmes des systèmes SLU et leur capacité à se généraliser.

Examinez les différentes attaques de jailbreak sur les modèles de langage et leurs défenses.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de la complétion des Graphes de Connaissances face aux défis des données.

La recherche se concentre sur la lutte contre la propagande en arabe grâce à des techniques de détection innovantes.

Un nouveau système d'IA semble prometteur pour automatiser le codage médical avec une grande précision.

Examiner les vulnérabilités des modèles de langage clinique et leur impact sur la sécurité des patients.

Cet article examine comment les machines peuvent identifier les émotions dans les tweets.

Un nouveau benchmark teste des modèles d'IA sur des problèmes mathématiques complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'IA dans le diagnostic médical.

Présentation d'un système qui prédit l'efficacité du parser sans formation intensive.

Une nouvelle approche améliore la clarté des questions générées à partir d'images.

Une nouvelle méthode pour sélectionner des langues diverses dans la recherche en traitement du langage naturel.