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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.

De nouvelles méthodes améliorent l'alignement des modèles de langue avec les valeurs humaines.

Cette étude évalue des méthodes pour améliorer l'analyse des énoncés contextuels en utilisant des données limitées.

Syndicom améliore les réponses au dialogue en utilisant le bon sens et des retours en langage naturel.

Ce papier parle de comment les LLM améliorent le développement des chatbots et l'interaction utilisateur.

Explore le potentiel de l'apprentissage semi-supervisé dans plusieurs applications.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité et l'efficacité de la génération de texte en intelligence artificielle.

Une étude sur l'amélioration de l'efficacité de l'entraînement pour les modèles de langage en utilisant le dataset SlimPajama.

Cette méthode améliore les grands modèles de langage pour le traitement de longs contextes.

LMDX améliore l'extraction d'infos à partir de documents avec un minimum de données d'entraînement.

Un nouveau cadre améliore la génération de longues réponses à partir de tableaux.

Combiner des modèles de récupération avec des modèles de langage booste les performances dans les tâches de classification de texte.

De nouvelles méthodes améliorent le transfert de style pour le texte tout en gardant le sens.

Cette étude présente une méthode pour classifier des vidéos grâce à des descriptions textuelles riches.

OpenBA est un nouveau modèle bilingue conçu pour des tâches en anglais et en chinois.

Présentation de l'instruction d'expressions régulières pour une génération de texte contrôlée et flexible.

Un nouveau cadre vise à améliorer la qualité des réponses dans les systèmes de dialogue.

KoBigBird-large améliore la compréhension du coréen avec un traitement des textes optimisé.

Choice-75 teste les modèles de langage sur la prise de décision à travers des scénarios détaillés.

Une nouvelle approche améliore la façon dont les modèles de langue personnalisent les réponses pour les utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour classifier les articles de recherche en utilisant des techniques de graphes avancées.

Une étude sur l'identification des textes générés par des humains et par des machines, ainsi que leurs sources.

De nouveaux modèles encodeur-décodeur améliorent les capacités de traitement de la langue espagnole.

REBEL améliore les tâches de raisonnement complexe avec des outils externes et des méthodes récursives.

Une nouvelle approche améliore la relation entre les caractéristiques visuelles et les questions dans le VQA.

Un nouveau modèle améliore la résolution des co-références en reconnaissant les singularités dans le texte.