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Une étude sur la détection automatique du langage offensant avec des techniques modernes.

Une étude sur l'amélioration des modèles de traitement du langage naturel pour les textes médicaux dans le secteur de la santé danois.

Une nouvelle méthode pour traduire des voix à travers les langues tout en gardant leurs caractéristiques uniques.

Enquêter sur les liens entre les modèles linguistiques et les réponses du cerveau pendant l'écoute d'histoires.

Une nouvelle approche mélange simplicité et efficacité dans les outils d'analyse de texte.

Une méthode pour aider les modèles de langage à répondre aux questions difficiles de manière efficace.

Ce cadre améliore les modèles de langue en apprenant efficacement les préférences de chaque utilisateur.

GDTB améliore notre compréhension de la façon dont les phrases se relient dans le discours en anglais.

Explorer les erreurs bizarres faites par les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode aide les modèles de langue à apprendre grâce à des retours guidés.

Contrôle les effets audio avec des descriptions simples pour des ajustements de son plus faciles.

Intégrer des transcriptions phonémiques peut améliorer la performance des LLM dans différents alphabets.

Un aperçu de comment les modèles de langage imitent les fonctions cognitives humaines.

La précision affecte l'efficacité et le coût de l'entraînement des modèles de langue.

La recherche met en avant les problèmes de sécurité dans les modèles vision-langage.

La contamination des données affecte la performance des modèles de langage et des méthodes d'évaluation.

Cet article parle du besoin de transparence dans les évaluations des modèles linguistiques.

Une étude révèle comment les réglages de température influencent l'extraction d'informations dans la recherche médicale.

Un aperçu de SuffixDecoding et son impact sur l'efficacité des modèles linguistiques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des grands modèles de langage.

Le dataset FASSILA vise à lutter contre la désinformation et à analyser les sentiments en dialecte algérien.

Une nouvelle approche améliore la clarté des modèles de langage informatique.

Cette étude montre les avantages de regrouper des mots similaires pour comprendre la langue.

Des chercheurs étudient les compétences de raisonnement spatial des Grands Modèles Multimodaux.

La recherche propose des méthodes pour trouver des éléments communs dans des données multimodales non alignées.

Asterisk* montre comment les petits modèles peuvent traiter le langage de manière efficace.

Présentation d'une nouvelle référence pour tester les modèles de langage financier en anglais et en chinois.

Fish-Speech améliore la technologie vocale pour une expérience de communication plus naturelle.

Un aperçu de la vitesse à laquelle notre cerveau réagit au langage en lisant.

Une étude sur le sentiment et la pertinence des commentaires YouTube en bangladais.

CULL-MT simplifie les modèles de traduction multilingue pour plus d'efficacité et de performance.

Réduire la taille des modèles de langage sans perdre en intelligence.

Un aperçu de pourquoi les modèles de langage inventent des faits et comment y remédier.

Un aperçu de comment les opérations sur les ensembles peuvent aider à évaluer les modèles de langage.

OpenThaiGPT 1.5 est un chatbot avancé pour les tâches en thaï.

Le contexte améliore la qualité et la pertinence des réponses des modèles de langage.

Une étude sur deux approches pour améliorer la performance de l'IA dans les tâches linguistiques.

Les super poids sont essentiels pour la performance et l'efficacité des modèles de langue.

Un aperçu de comment les modèles de langage apprennent et retiennent l'information.

Des chercheurs examinent comment les grands modèles de langage prédisent des séquences en utilisant l'induction.