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Une nouvelle méthode pour classifier du texte avec un minimum de données étiquetées.

Face-Att améliore la légende d'image grâce à une analyse détaillée des traits du visage.

Deux modèles de langue avancés pour l'hébreu moderne et rabbinique sont maintenant disponibles.

Cet article explore le rôle des modèles de langue dans la réponse aux questions à partir de documents.

Un outil sympa qui facilite la compréhension des événements dans l'analyse de texte.

Apprends comment le langage naturel peut améliorer l'utilisation des appareils de cuisine intelligents.

La reconnaissance d'entités nommées transforme le texte en infos structurées pour différentes industries.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'extraction de relations dans des documents avec des données limitées.

Apprends les causes des erreurs dans les modèles de langage et les méthodes pour améliorer l'exactitude.

Une nouvelle méthode combine PPO et MCTS pour améliorer la génération de texte.

Examiner le Winograd Schema Challenge et ses implications pour la compréhension de l'IA.

Un nouveau cadre pour évaluer les systèmes RAG sans références humaines.

Cette recherche examine les techniques d'apprentissage par invites pour la classification de texte avec de petits modèles dans le commerce de détail.

Un nouveau cadre combine CodeBERT et GNNs pour une meilleure détection des vulnérabilités dans les logiciels.

Découvre comment LoRA permet un ajustement efficace de gros modèles sur du matériel grand public.

Une nouvelle méthode permet aux robots de réorganiser des objets en utilisant des commandes en langage naturel.

Une méthode pour combiner des modèles génératifs pour une meilleure création de données.

Explorer des améliorations dans les modèles de langue pour gérer les longs textes.

Une nouvelle méthode améliore les performances de l'IA dans la compréhension d'images et la création de légendes.

Nouveau cadre améliore l'interaction des robots grâce à des commandes en langage naturel et du contexte.

De nouvelles méthodes améliorent la performance de VideoQA en utilisant un minimum de données d'entraînement.

Une nouvelle approche de routage de modèle améliore la sélection des grands modèles de langage pour des tâches spécifiques.

Un nouveau jeu de données pour évaluer les LLM sur des questions de traitement du langage naturel.

Un nouveau modèle améliore la détection des thèmes dans les avis des utilisateurs.

Combiner des modèles de langage et de vision améliore les réponses aux questions sur les images sans avoir besoin d'une formation intense.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des sentiments dans les dialogues.

Une nouvelle architecture pour améliorer l'apprentissage automatique dans les tâches de langage.

Spider4SPARQL améliore les tests pour traduire le langage naturel en requêtes SPARQL.

Cette étude évalue la capacité des LLM à effectuer des tâches de raisonnement argumentatif.

Explorer un nouvel outil pour un meilleur contrôle de la génération de texte.

Une méthode pour affiner DebertaV3 afin qu'il fonctionne bien sur des tâches en portugais brésilien.

Une nouvelle méthode réduit les tokens de vision pour un entraînement plus économique.

La recherche vise à améliorer les modèles de langue en utilisant des sources de données externes précises.

De nouvelles méthodes pour sélectionner des données de discours minimisent l'étiquetage tout en améliorant la précision de reconnaissance.

Un aperçu des techniques et des défis dans l'extraction de relations au niveau des documents.

Le cadre TEMT améliore la complétion des graphes de connaissances temporelles en utilisant le contexte textuel.

La recherche vise à aligner les processus de parsing des machines avec la compréhension du langage humain.

Examiner l'impact de la cohérence du modèle de récompense sur la performance du modèle de langage.

Un nouveau cadre améliore la gestion des textes et des conversations plus longs par les LLM.

Un cadre améliore les performances des LLM en intégrant des ensembles d'outils adaptés à différentes tâches.