Derniers articles pour Traitement du langage naturel

CLIP gère bien le déséquilibre des données dans les tâches visuelles et linguistiques.

Mamba-2 combine des SSM et des Transformers pour améliorer l'efficacité dans les tâches linguistiques.

De nouvelles méthodes visent à garantir une génération de texte sûre et de haute qualité à partir des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de récompense en utilisant des critiques synthétiques pour un meilleur alignement.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la génération d'images à partir de descriptions textuelles.

De petits changements de mots peuvent vraiment influencer les résultats des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction de relations dans de longs documents.

De nouvelles méthodes améliorent les résultats des modèles de langue tout en respectant les règles de grammaire.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles vision-langage avec des classes connues et inconnues.

Une nouvelle approche pour améliorer les petits modèles de langue en utilisant des techniques d'activation sparse.

Manticore automatise la création de modèles de langage hybrides, améliorant l'efficacité et la performance.

Combiner des modèles de langage visuel avec l'apprentissage par renforcement améliore l'efficacité d'accomplissement des tâches.

Explorer la sécurité, la fiabilité et les problèmes éthiques dans les modèles de langage.

Des chercheurs développent un modèle pour améliorer l'apprentissage des graphes en utilisant des données provenant de diverses sources.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des modèles de langage selon les conditions d'entrée.

TransCLIP améliore les prédictions en intégrant des données visuelles et textuelles dans les modèles de vision-langage.

Un cadre pour améliorer les réseaux de neurones en intégrant les connaissances humaines dans les algorithmes d'apprentissage.

SpatialRGPT améliore la compréhension de l'agencement des objets dans les Modèles de Langage Visuel.

Une méthode utilisant MCMC pour une génération efficace d'échantillons négatifs dans l'apprentissage contrastif.

Un nouveau système améliore le service des grands modèles de langage sur différentes configurations de GPU.

Une nouvelle méthode améliore l'auto-formation pour les agents linguistiques en utilisant des modèles de réflexion.

Examiner comment les modèles récurrents peuvent approximer des fonctions en fonction des prompts.

Un nouveau truc améliore les modèles linguistiques pour plus d'efficacité et de performance.

Intégrer les SysCaps dans la modélisation énergétique simplifie la prise de décisions et améliore les prévisions.

Ce papier présente une nouvelle approche pour améliorer les performances de KGQA en utilisant des GNN et des LLM.

Cette recherche montre comment les images et le texte interagissent dans les tâches de raisonnement.

Examiner la sur-optimisation dans les DAAs et son impact sur la performance des modèles.

Approche innovante pour guider les grands modèles de langage grâce à l'auto-évaluation.

Le Block Transformer améliore la vitesse et l'efficacité du traitement de texte dans les modèles de langage.

Un coup d'œil sur les types d'incertitude et leur importance dans les modèles de langue.

Un aperçu des modèles qui fonctionnent sans multiplication de matrices pour une meilleure efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la qualité de la traduction grâce à une augmentation de données efficace.

Cet article examine comment les modèles de langue traitent l'aspect verbal en russe.

Découvrez comment les Transformers à esprit étendu améliorent la gestion de la mémoire dans les modèles de langage.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage zéro-shot grâce à de meilleures descriptions d'entités et de relations.

Une nouvelle méthode améliore la résolution des événements en combinant des modèles de langage pour plus de précision.

Zyda, un jeu de données avec 1,3 trillion de tokens, améliore l'entraînement des modèles de langue.

Améliorer les méthodes pour évaluer la similarité de sens entre les phrases en langage naturel.

Un nouveau jeu de données évalue le raisonnement des grands modèles de langage avec des requêtes complexes.

Évaluer la difficulté des questions améliore l'efficacité des systèmes de recherche d'informations.