Un aperçu de comment les transformers utilisent des couches d'attention pour améliorer le traitement du langage.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu de comment les transformers utilisent des couches d'attention pour améliorer le traitement du langage.
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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.
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Examiner comment différents modèles pour les images et le texte peuvent fonctionner ensemble efficacement.
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Une nouvelle approche améliore la classification de texte grâce à l'exploration de concepts et à la calibration en cascade.
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BELHD améliore la précision des liens en s'attaquant aux homonymes dans les textes biomédicaux.
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Une nouvelle approche pour améliorer les agents de dialogue grâce à des techniques d'auto-conversation.
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TRIPS améliore l'efficacité des tâches vision-langage en sélectionnant les morceaux d'images pertinents.
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Examiner comment les modèles de langage préentraînés améliorent la qualité de la synthèse vocale.
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Cette étude examine les problèmes dans les modèles qui répondent aux questions visuelles.
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Ce papier présente une méthode pour améliorer l'interaction des modèles de langage avec des outils.
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Une nouvelle méthode améliore le sous-titrage vidéo en utilisant des modèles image-langue.
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Examiner la relation entre les transformers et les RNN dans le traitement du langage.
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Ce cadre aide à déterrer des aspects cachés des grands modèles de langage pour une meilleure compréhension.
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Nouveau jeu de données vise à améliorer la compréhension des recettes de cuisine par les machines.
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Un nouveau cadre améliore les tâches de prédiction structurée en PNL en utilisant des invites et de l'inférence.
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Une nouvelle méthode pour détecter et classer les erreurs dans les sorties des modèles de langue.
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De nouvelles méthodes améliorent l'extraction de la personnalité des personnages dans les agents de dialogue.
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Examiner comment les modèles de prompts influencent la performance des grands modèles de langage.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour réduire l'utilisation de la mémoire lors du finetuning de gros modèles.
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Un aperçu de comment les LLM améliorent les méthodes d'évaluation de la NLG.
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Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer la traduction de documents plus longs en utilisant des instructions mixtes.
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Découvre comment la longueur du contexte influence la performance et le potentiel des modèles de langage.
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Une nouvelle méthode pour mettre à jour les modèles de langage de manière efficace et précise.
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Une nouvelle méthode utilise des données textuelles pour affiner les résultats de la modélisation de sujets.
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Une étude sur l'amélioration de la reconnaissance des caractères hindi à partir d'entrées manuscrites.
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Une méthode pour améliorer l'apprentissage à travers différents types de données.
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Le proxy-tuning simplifie et améliore l'adaptation des modèles de langage en utilisant des modèles experts plus petits.
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Un aperçu des problèmes et des solutions pour les hallucinations dans les modèles de langage.
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Une nouvelle méthode améliore les classificateurs de texte en générant des exemples multilingues trompeurs.
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L'apprentissage multi-tâches permet aux machines d'améliorer leur performance en partageant des connaissances entre les tâches.
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Une étude sur la détection de contenu offensant dans plusieurs langues.
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Stratégies pour améliorer les modèles QA quand les données étiquetées sont rares.
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Explore comment l'approche x-elm améliore le traitement des langues multilingues.
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Apprends comment les modèles de QA conversationnels changent les interactions des utilisateurs avec l'IA.
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Les invites de code améliorent la performance de raisonnement dans des modèles de langage comme GPT 3.5.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont on identifie les synonymes et les antonymes.
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Améliorer les LMM pour qu'ils réfléchissent et posent des questions pour plus de précision.
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Une approche fraîche améliore les liens entre les images et leurs légendes.
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MatSciRE simplifie l'extraction de données à partir d'articles en science des matériaux pour aider la recherche sur les batteries.
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Une méthode pour gérer les ambiguïtés dans les noms propres grâce à la polysémie régulière.
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