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De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité des modèles linguistiques tout en gardant les connaissances passées.

Améliorer la précision des modèles de langue dans les questions médicales grâce à des techniques d'édition de modèle.

Un aperçu de comment les machines traitent le texte, les images et l'audio.

Examiner la fiabilité des retours humains pour évaluer les résultats des modèles de langue.

Un nouveau cadre améliore la détection des langages nuisibles en ligne grâce à un apprentissage continu.

De nouvelles méthodes améliorent la traduction automatique pour les langues à faible ressources.

Examiner comment les biais influencent la qualité des évaluations des modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine des modèles de langage avec l'apprentissage par renforcement pour former des IA.

De nouvelles méthodes améliorent le traitement et la génération de la parole dans les modèles linguistiques.

SelfExtend propose une nouvelle approche pour améliorer le traitement de longs textes par les LLMs.

Ce papier examine des techniques pour réduire les hallucinations dans les modèles de langage pour une meilleure précision.

Un nouveau cadre améliore le raisonnement visuel en utilisant des modèles de langage comme contrôleurs.

Explorer comment les modèles de langue se remettent et s'adaptent après des changements.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de nouvelles classes avec moins de données.

Une nouvelle méthode pour diacritiser correctement le texte arabe est introduite.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la récupération à travers les langues sans avoir besoin de traduire lourdement.

Un nouveau jeu de données pour améliorer la reconnaissance d'images et de textes dans le e-commerce.

Examiner la nature et les capacités des modèles de langage pour générer du texte significatif.

Un ensemble de données teste les modèles de langue sur des tâches de langage autoréférentiel.

La fusion QE améliore la qualité de la traduction en combinant plusieurs résultats candidats.

Évaluer les modèles de langage sur leur capacité à comprendre le contexte dans la communication.

Une nouvelle approche utilisant des systèmes multi-agents pour améliorer les petits modèles de langage.

Une étude montre que les petits modèles de langage galèrent avec les questions à choix multiples.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des méthodes de génération augmentée par récupération pour le portugais brésilien.

Un nouveau jeu de données renforce le lien entre la langue et les environnements 3D.

Une nouvelle méthode pour améliorer les temps de réponse dans les modèles de langage en séparant les phases de traitement.

Cette étude évalue la performance des modèles de langage sur des problèmes de maths modifiés.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont on identifie les synonymes et les antonymes.

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

Le MuLanTTS de Microsoft propose des capacités de synthèse vocale en français naturelles et expressives.

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

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.

Cet article explore l'utilisation de la théorie des jeux pour améliorer la communication via des modèles de langage.

Le modèle CLAP fait le lien entre le traitement audio et le traitement de texte pour plein d'applications.

Cette étude examine comment la structure du langage améliore les prédictions de mise en page dans les machines.

Un nouveau cadre accélère la récupération d'informations pour les modèles de langage.

Explorer des moyens d'améliorer l'étiquetage de séquence dans les modèles de langue.

Cet article examine comment les modèles de transformateurs gèrent les expressions multi-mots et les défis qui y sont associés.

Le Red Teaming basé sur les gradients améliore la sécurité des modèles de langage.