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Cet article examine la fiabilité des opinions politiques dans les grands modèles de langage.

Un nouveau standard pour évaluer les capacités de conversation coréenne des modèles de langage.

Découvre pourquoi la tokenisation est essentielle pour que les ordinateurs comprennent le langage humain.

Cette étude examine le biais de genre dans les grands modèles de langage dans plusieurs langues.

De nouvelles méthodes visent à mieux évaluer les compétences en raisonnement des modèles de langage IA.

Un nouveau standard pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale avec des modèles de langue.

La modification de modèles peut amplifier les biais et la désinformation dans les modèles de langage.

MediSwift révolutionne le traitement du langage biomédical avec des modèles efficaces axés sur les tâches médicales.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de langage malgré les retours humains bruyants.

Cette étude examine comment améliorer les traductions anglais-irlandais en utilisant des modèles de traduction automatique avancés.

Cette étude présente une méthode pour trouver des significations qui ne sont pas listées dans les dictionnaires.

Examinant la capacité des LLMs à résoudre des problèmes mathématiques, surtout l'arithmétique modulaire.

NusaBERT améliore la compréhension des langues et dialectes variés d'Indonésie.

NPHardEval4V évalue les capacités de raisonnement des modèles de langage multimodaux de grande taille.

Une nouvelle méthode réduit le temps de localisation linguistique dans les études sur le cerveau.

Intégrer des données visuelles booste la technologie de traduction pour de meilleurs résultats.

Une méthode pour transformer les pensées négatives en pensées positives.

Un nouveau dataset pour évaluer les compétences de planification des modèles linguistiques dans des tâches de la vie réelle.

Une approche structurée pour améliorer la recherche de documents basée sur des thèmes spécifiques.

Combiner des modèles de langue améliore les performances dans différentes tâches grâce à la collaboration.

Une étude sur l'efficacité de GPT-4 pour simplifier des phrases.

Une nouvelle métrique offre des aperçus sur comment on combine les significations dans la langue.

Présentation d'une méthode pour évaluer la fiabilité des résultats des modèles de langage.

Une nouvelle approche pour récompenser la sur-optimisation dans les modèles de langage en utilisant l'estimation d'incertitude.

APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

Une analyse de la compréhension des règles de reconnaissance d'entités par les modèles de langage.

Un système intelligent pour reconnaître plusieurs langues sans entraînement préalable.

Des recherches ont montré comment les structures de phrase influencent notre traitement du langage.

Des recherches montrent que les modèles de langage galèrent avec les constructions de cause et mouvement.

Cette étude révèle le potentiel des petits modèles linguistiques dans les tâches de radiologie.

Cet article parle de comment les modèles linguistiques aident à identifier les discours de haine.

Cette étude aborde les défis liés à l'édition des modèles linguistiques et à la diminution des effets indésirables.

Examiner comment les modèles de langue se rappellent des infos : accès séquentiel vs accès aléatoire.

SHROOM vise à identifier et améliorer la précision des systèmes de génération de langage.

Un nouveau benchmark évalue l'apprentissage continu dans les modèles de langage multimodaux.

Évaluer comment les biais dans les modèles de langage affectent les applications dans le monde réel.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les LLMs apprennent des exemples.

SelfIE aide les LLM à expliquer leurs processus de pensée de manière claire et fiable.

Nouveau jeu de données qui se concentre sur l'amélioration de la performance des modèles de langue bengali.