Une étude révèle que la nationalité influence les réponses des LLM aux profils humains.
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La science de pointe expliquée simplement
Une étude révèle que la nationalité influence les réponses des LLM aux profils humains.
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De nouvelles méthodes améliorent les modèles ASR pour plusieurs langues, tout en préservant les connaissances passées.
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Analyser comment les modèles de langage gèrent les biais sociaux dans les opinions.
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ArabLegalEval évalue la performance des LLM dans le traitement des informations juridiques en arabe.
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Des recherches montrent des tendances inhérentes dans les modèles de langage en utilisant des personas variés.
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BnSentMix offre une ressource complète pour l'analyse des sentiments en bengali-anglais.
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PEDAL améliore la précision et l'efficacité des résultats des modèles linguistiques grâce à des invites variées.
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Une nouvelle approche pour évaluer les LLM avec des ensembles d'évaluation variés.
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CIKMar améliore le dialogue éducatif avec un petit modèle de langue pour de meilleures réponses.
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Cette étude examine comment les biais affectent les réponses des modèles de langage et propose des solutions.
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Une nouvelle méthode pour améliorer le raisonnement dans les modèles de langage grâce à des approches de persona combinées.
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SelectLLM améliore le choix des modèles pour de meilleures réponses et une latence réduite.
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Présentation d'une nouvelle approche pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles de langage médical.
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Des chercheurs améliorent les modèles d'incrustation de texte en utilisant des scores d'experts pour de meilleures performances.
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Une analyse des LLM et de leurs différences par rapport à l'acquisition du langage humain.
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Un nouveau repère évalue comment les LLM apprennent à travers les interactions.
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Un nouveau test révèle les forces et les faiblesses des LLM dans le traitement de longs textes dans plusieurs langues.
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Cet article examine comment les LLMs expriment leur confiance dans leurs réponses.
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Examiner comment les choix d'exemples influencent l'équité dans les modèles de langage.
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Une nouvelle méthode de défense réduit considérablement les risques de résultats nuisibles dans les modèles de langage.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans la reconnaissance du texte manuscrit bengali.
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Explorer comment les modèles linguistiques gèrent plusieurs langues et contextes culturels.
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Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité et la performance des systèmes de recherche dense.
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Cette étude vise à améliorer les systèmes de QA pour les langues avec peu de données.
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Examine le rôle d'IKUN et IKUN-C dans la traduction de plusieurs langues de manière efficace.
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Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue en diagnostiquant les lacunes de connaissances sans données étiquetées.
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Explore comment les modèles de langage améliorent la visualisation des données grâce aux macro-requêtes.
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Les nouveaux modèles offrent une super performance pour les tâches de conversation et d'instruction.
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Découvre comment les transformers transforment les systèmes de reconnaissance vocale à travers le monde.
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Explorer comment les GANs peuvent améliorer la traduction pour les langues avec peu de données.
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Un nouveau modèle vise à traduire l'activité cérébrale en langage compréhensible.
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Cet article examine comment les modèles reconnaissent le ton, l'accentuation et les accents de hauteur.
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Ce cadre améliore la détection des mensonges dans les conversations lors des parties de Diplomacy.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance vocale en utilisant des modèles de langue pour de meilleures transcriptions.
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Video-CCAM améliore la compréhension de l'IA sur l'intégration vidéo et langage.
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Un nouveau modèle améliore la reconnaissance de texte en ourdou pour diverses applications.
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BaichuanSEED partage ses méthodes de traitement des données pour améliorer le développement des modèles linguistiques.
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FastTextSpotter améliore notre façon de lire le texte dans les images de manière efficace.
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Cet article parle d'une nouvelle méthode pour générer des données synthétiques en utilisant différents modèles.
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Une nouvelle méthode simplifie l'alignement des modèles de langage avec les préférences humaines.
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