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Cet article examine comment les modèles de langage abordent des tâches complexes grâce à des méthodes d'entraînement.

Utiliser des modèles de langage avancés pour identifier les entités clés dans des documents écrits.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de vision et de langage dans le traitement de données complexes.

Des recherches montrent que les contrefactuels peuvent améliorer la performance et l'ajustement des petits modèles de langage.

Nouveau jeu de données améliore l'évaluation des modèles multilingues dans diverses langues.

Une nouvelle approche améliore la performance des tâches dans les modèles vision-langage.

Un nouveau cadre améliore les modèles de langage en mélangeant texte et images pour des interactions plus riches.

Une nouvelle source de données améliore les modèles d'apprentissage automatique dans les tâches de raisonnement.

Évaluer l'efficacité de ChatGPT dans l'analyse de logs, l'analyse et les tâches de résumé.

Présentation de nouvelles métriques pour évaluer la précision de la diarisation des locuteurs dans l'IA conversationnelle.

Une nouvelle technique aide les modèles de langage à générer des résultats variés au-delà du texte.

De nouveaux modèles améliorent la précision et la vitesse dans l'analyse de phrases complexes.

MMEAD améliore le lien d'entité pour de meilleurs résultats de recherche dans la récupération d'informations.

Explorer comment l'apprentissage par renforcement améliore les explications générées par ordinateur.

Examiner les obstacles que les modèles de langage rencontrent avec les bases de connaissances et la distribution des données.

Une méthode pour mieux identifier les relations entre les mots en utilisant des techniques d'entraînement avancées.

Une nouvelle méthode réduit le temps de génération de texte avec des modèles de langue.

Ce papier présente une méthode pour améliorer la clarté du transfert de style grâce aux retours d'experts.

Des recherches montrent comment les modèles de langage s'adaptent à des sujets et des domaines inconnus.

Un aperçu des grammaires contextuelles et de leur rôle dans la création de langues.

Un aperçu de l'analyse de constituants et du rôle du parsing M-monoïde en NLP.

De nouveaux ensembles de données améliorent la compréhension de la négation dans les textes juridiques pour de meilleurs modèles de NLP.

Cette étude compare les performances de plusieurs modèles de langage pour répondre à des questions complexes.

Tester la force des systèmes NER en utilisant des exemples adversariaux sensibles au contexte.

Un aperçu des défis et des opportunités des LLM dans les tâches de langage en santé.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la flexibilité des grands modèles de langage.

Cette étude examine les capacités des LLM à produire des données structurées avec précision.

Découvrez comment les algorithmes parallèles accélèrent les calculs de LCS pour les grands ensembles de données.

Découvre des méthodes pour réduire les besoins en ressources pour RLHF et améliorer la performance des modèles.

ProToD améliore les dialogues orientés tâche en anticipant les besoins des utilisateurs pour une meilleure efficacité.

PDFTriage améliore la capacité des LLM à répondre aux questions provenant de documents structurés.

Deux méthodes de sous-échantillonnage innovantes améliorent la performance de la complétion de graphes de connaissances.

Cette recherche examine des méthodes efficaces pour identifier le dérive des covariables dans les données textuelles.

Une nouvelle méthode réduit la dépendance aux raccourcis dans les modèles de langage pour une meilleure compréhension.

Découvrez comment AutoAM améliore l'extraction d'arguments dans différents textes.

Cette étude automatise la classification des textes scientifiques avec les bonnes ontologies.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans les réponses aux questions liées aux images.

Un cadre pour créer des ensembles de données linguistiques variés pour la visualisation des données.

Une nouvelle méthode combine le langage naturel avec la planification structurée pour les robots mobiles.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage avec peu d'exemples en utilisant GPT pour une meilleure compression de l'information.