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Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles de langage sur des problèmes complexes.

Un aperçu de l’efficacité de GPT et RETRO dans l’adaptation des modèles linguistiques avec PEFT et RAG.

Présentation d'un système qui prédit l'efficacité du parser sans formation intensive.

Un aperçu des préoccupations de sécurité des modèles de langage compressés.

De nouveaux modèles montrent du potentiel pour traduire des textes plus longs efficacement.

Un système pour reconnaître et catégoriser des termes médicaux dans des textes scientifiques.

Une nouvelle méthode génère des données synthétiques pour améliorer la détection des fausses sorties.

Un nouveau système s'attaque efficacement au contenu toxique dans plusieurs langues.

Une étude révèle des stéréotypes de genre dans les réponses émotionnelles des modèles de langue bangla.

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

Une étude examine à quel point les chatbots comprennent la symétrie dans le langage.

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.

Examinons les obstacles à la collecte de données web pour les modèles de langage.

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.