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De nouvelles stratégies de mémoire améliorent les performances dans le traitement de longues séquences d'entrée pour les modèles de langage.

Examiner comment différents modèles pour les images et le texte peuvent fonctionner ensemble efficacement.

Une nouvelle approche améliore la classification de texte grâce à l'exploration de concepts et à la calibration en cascade.

BELHD améliore la précision des liens en s'attaquant aux homonymes dans les textes biomédicaux.

Une nouvelle approche pour améliorer les agents de dialogue grâce à des techniques d'auto-conversation.

TRIPS améliore l'efficacité des tâches vision-langage en sélectionnant les morceaux d'images pertinents.

Examiner comment les modèles de langage préentraînés améliorent la qualité de la synthèse vocale.

Cette étude examine les problèmes dans les modèles qui répondent aux questions visuelles.

Ce papier présente une méthode pour améliorer l'interaction des modèles de langage avec des outils.

Une nouvelle méthode améliore le sous-titrage vidéo en utilisant des modèles image-langue.

Examiner la relation entre les transformers et les RNN dans le traitement du langage.

Ce cadre aide à déterrer des aspects cachés des grands modèles de langage pour une meilleure compréhension.

Nouveau jeu de données vise à améliorer la compréhension des recettes de cuisine par les machines.

Un nouveau cadre améliore les tâches de prédiction structurée en PNL en utilisant des invites et de l'inférence.

Une nouvelle méthode pour détecter et classer les erreurs dans les sorties des modèles de langue.

De nouvelles méthodes améliorent l'extraction de la personnalité des personnages dans les agents de dialogue.

Examiner comment les modèles de prompts influencent la performance des grands modèles de langage.

Présentation d'une nouvelle méthode pour réduire l'utilisation de la mémoire lors du finetuning de gros modèles.

Un aperçu de comment les LLM améliorent les méthodes d'évaluation de la NLG.

Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer la traduction de documents plus longs en utilisant des instructions mixtes.

Découvre comment la longueur du contexte influence la performance et le potentiel des modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour mettre à jour les modèles de langage de manière efficace et précise.

Une nouvelle méthode utilise des données textuelles pour affiner les résultats de la modélisation de sujets.

Une étude sur l'amélioration de la reconnaissance des caractères hindi à partir d'entrées manuscrites.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage à travers différents types de données.

Le proxy-tuning simplifie et améliore l'adaptation des modèles de langage en utilisant des modèles experts plus petits.

Un aperçu des problèmes et des solutions pour les hallucinations dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les classificateurs de texte en générant des exemples multilingues trompeurs.

L'apprentissage multi-tâches permet aux machines d'améliorer leur performance en partageant des connaissances entre les tâches.

Une étude sur la détection de contenu offensant dans plusieurs langues.

Stratégies pour améliorer les modèles QA quand les données étiquetées sont rares.

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Apprends comment les modèles de QA conversationnels changent les interactions des utilisateurs avec l'IA.

Les invites de code améliorent la performance de raisonnement dans des modèles de langage comme GPT 3.5.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont on identifie les synonymes et les antonymes.

Améliorer les LMM pour qu'ils réfléchissent et posent des questions pour plus de précision.

Une approche fraîche améliore les liens entre les images et leurs légendes.

MatSciRE simplifie l'extraction de données à partir d'articles en science des matériaux pour aider la recherche sur les batteries.

Une méthode pour gérer les ambiguïtés dans les noms propres grâce à la polysémie régulière.