Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la flexibilité des grands modèles de langage.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la flexibilité des grands modèles de langage.
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Cette étude examine les capacités des LLM à produire des données structurées avec précision.
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Découvrez comment les algorithmes parallèles accélèrent les calculs de LCS pour les grands ensembles de données.
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Découvre des méthodes pour réduire les besoins en ressources pour RLHF et améliorer la performance des modèles.
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ProToD améliore les dialogues orientés tâche en anticipant les besoins des utilisateurs pour une meilleure efficacité.
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PDFTriage améliore la capacité des LLM à répondre aux questions provenant de documents structurés.
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Deux méthodes de sous-échantillonnage innovantes améliorent la performance de la complétion de graphes de connaissances.
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Cette recherche examine des méthodes efficaces pour identifier le dérive des covariables dans les données textuelles.
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Une nouvelle méthode réduit la dépendance aux raccourcis dans les modèles de langage pour une meilleure compréhension.
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Découvrez comment AutoAM améliore l'extraction d'arguments dans différents textes.
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Cette étude automatise la classification des textes scientifiques avec les bonnes ontologies.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans les réponses aux questions liées aux images.
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Un cadre pour créer des ensembles de données linguistiques variés pour la visualisation des données.
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Une nouvelle méthode combine le langage naturel avec la planification structurée pour les robots mobiles.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage avec peu d'exemples en utilisant GPT pour une meilleure compression de l'information.
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De nouvelles méthodes améliorent l'alignement des modèles de langue avec les valeurs humaines.
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Cette étude évalue des méthodes pour améliorer l'analyse des énoncés contextuels en utilisant des données limitées.
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Syndicom améliore les réponses au dialogue en utilisant le bon sens et des retours en langage naturel.
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Ce papier parle de comment les LLM améliorent le développement des chatbots et l'interaction utilisateur.
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Explore le potentiel de l'apprentissage semi-supervisé dans plusieurs applications.
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De nouvelles méthodes améliorent la qualité et l'efficacité de la génération de texte en intelligence artificielle.
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Une étude sur l'amélioration de l'efficacité de l'entraînement pour les modèles de langage en utilisant le dataset SlimPajama.
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Cette méthode améliore les grands modèles de langage pour le traitement de longs contextes.
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LMDX améliore l'extraction d'infos à partir de documents avec un minimum de données d'entraînement.
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Un nouveau cadre améliore la génération de longues réponses à partir de tableaux.
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Combiner des modèles de récupération avec des modèles de langage booste les performances dans les tâches de classification de texte.
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De nouvelles méthodes améliorent le transfert de style pour le texte tout en gardant le sens.
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Cette étude présente une méthode pour classifier des vidéos grâce à des descriptions textuelles riches.
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OpenBA est un nouveau modèle bilingue conçu pour des tâches en anglais et en chinois.
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Présentation de l'instruction d'expressions régulières pour une génération de texte contrôlée et flexible.
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Un nouveau cadre vise à améliorer la qualité des réponses dans les systèmes de dialogue.
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KoBigBird-large améliore la compréhension du coréen avec un traitement des textes optimisé.
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Choice-75 teste les modèles de langage sur la prise de décision à travers des scénarios détaillés.
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Une nouvelle approche améliore la façon dont les modèles de langue personnalisent les réponses pour les utilisateurs.
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Une nouvelle méthode pour classifier les articles de recherche en utilisant des techniques de graphes avancées.
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Une étude sur l'identification des textes générés par des humains et par des machines, ainsi que leurs sources.
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De nouveaux modèles encodeur-décodeur améliorent les capacités de traitement de la langue espagnole.
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REBEL améliore les tâches de raisonnement complexe avec des outils externes et des méthodes récursives.
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Une nouvelle approche améliore la relation entre les caractéristiques visuelles et les questions dans le VQA.
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Un nouveau modèle améliore la résolution des co-références en reconnaissant les singularités dans le texte.
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