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Une nouvelle méthode vise à améliorer le KGQA pour les personnes qui ne parlent pas anglais.

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Nouveau modèle simplifie le traitement du langage, rendant l'IA plus accessible.

Un projet pour améliorer la reconnaissance de texte pour les documents en espagnol en utilisant TrOCR.

Une étude sur comment les stéréotypes affectent les modèles de langage en utilisant le dataset GlobalBias.

Découvre comment la théorie des automates améliore les performances des modèles de langage.

Évaluer les vraies compétences de raisonnement des grands modèles de langage reste compliqué.

Évaluer les capacités des LLM avec des jeux en grille comme Tic-Tac-Toe et Puissance 4.

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Un projet axé sur l'amélioration de la génération d'histoires en arabe en utilisant des modèles avancés.

Une nouvelle approche pour évaluer les grands modèles de langage afin d'obtenir de meilleures idées sur leurs performances.

Apprends comment le vieillissement affecte notre compréhension du langage et le traitement mental.

SE-GPT améliore les modèles de langage avec un apprentissage autonome basé sur les expériences au fil du temps.

Examiner les biais subtils dans les réponses ouvertes générées par des modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour améliorer la sécurité des modèles de langage avec moins d'efforts.

Une méthode pour adapter les modèles de langage tout en réduisant la perte de compétences.

Une équipe améliore le traitement audio pour identifier les locuteurs et les langues.

Un aperçu des biais dans les modèles de langage et leur impact sur l'équité.

Des recherches sur la détection des émotions humaines à travers la parole montrent des résultats prometteurs pour diverses applications.

De nouvelles méthodes améliorent les tests pour les modèles linguistiques, en se concentrant sur des domaines de performance clés.

La recherche présente de nouvelles méthodes pour évaluer les systèmes de reconnaissance vocale en polonais.

Cet article parle des moyens d'améliorer le formatage des expressions numériques dans les transcriptions automatiques.

ASTPrompter identifie des sorties toxiques des modèles de langage en utilisant des invites réalistes.

Stratégies pour renforcer la confiance des utilisateurs lors des mises à jour des modèles de langue.

PersonaRAG améliore les modèles de langage en personnalisant les réponses selon le comportement des utilisateurs.

Ce papier se concentre sur l'amélioration de la fiabilité des sorties des modèles de langue.

CEIPA aide à dénicher les vulnérabilités dans les grands modèles de langage pour améliorer leur sécurité.

Explorer comment l'IA peut exécuter des commandes vocales détaillées dans des environnements virtuels.

Explorer les complexités de la transformation des AFN en AFD en informatique.

Un cadre pour créer des ensembles de données multilingues pour une meilleure compréhension de l'IA.

De nouveaux outils pour les dialectes arabes améliorent la communication bancaire et le service client.

Une étude analyse les méthodes de classification de texte pour le contenu subjectif et objectif dans cinq langues.

TokenSHAP révèle comment les mots impactent les réponses des modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour évaluer la précision des résultats des modèles de langage.

Une méthode qui traduit le langage simple en programmes exécutables pour les non-programmeurs.

Un aperçu des progrès en NLG, des défis et des futures pistes de recherche.

Examen des risques et des mesures de sécurité pour les robots alimentés par des LLM.

Une nouvelle méthode favorise l'équité dans l'identification du langage toxique ciblé à travers les groupes démographiques.

Cette étude examine des méthodes pour faire la différence entre les textes écrits par des humains et ceux générés par des machines.

Examiner l'impact des LLM sur les stéréotypes sociaux et comment améliorer les résultats.