Derniers articles pour Traitement du langage naturel

Cet article explore comment les données d'entraînement influencent la génération d'images par des modèles de texte à image.

Une méthode pour améliorer les modèles de langue boîte noire en utilisant des modèles plus petits et entraînables.

Le modèle TACR améliore la façon dont les systèmes répondent aux questions en utilisant des tableaux et du texte.

Utiliser les différences entre les annotateurs peut améliorer la précision du traitement du langage naturel.

Un nouveau cadre améliore l'analyse de la littérature biomédicale en reliant des entités et en extrayant des événements.

Un nouveau système améliore la précision des réponses à différentes questions grâce à des modèles spécialisés.

Une étude révèle des limites des modèles de langage augmentés par récupération pour la génération de texte.

EXnet propose des solutions innovantes pour les tâches de classification de texte avec des exemples illimités.

LiPoR propose une nouvelle façon de gérer des explications plausibles sans étiquettes claires.

Combiner l'apprentissage actif et le fine-tuning efficace en paramètres booste la performance du modèle avec peu de données.

Présentation d'un cadre structuré pour bien raisonner sur de longs textes.

La recherche met en avant l'importance de la cohérence de la représentation dans les modèles de NLP.

Examiner les problèmes de résultats inexactes dans les grands modèles de langage.

Le dataset MMSMR vise à améliorer l'évaluation des conversations de chatbots avec des réponses humaines variées.

Cette étude évalue des modèles de langage pour la résolution de co-références sans exemples préalables.

LMSI permet aux modèles de langue d'améliorer leurs performances sans avoir besoin d'une grosse contribution humaine.

Une nouvelle approche améliore la capacité des modèles à comparer différentes entités en utilisant des données variées.

Cette étude examine comment les modèles de langage réagissent aux erreurs dans le texte.

La recherche améliore la capacité des modèles OpenQA à gérer les petites modifications de questions.

Dynosaur automatise la création de données pour l'ajustement des instructions, offrant des avantages en qualité et en coût.

De nouvelles méthodes améliorent le finetuning de gros modèles en utilisant moins de mémoire.

WebIE s'attaque aux défis d'extraction de données structurées à partir de contenus web.

Cette étude évalue comment les LLM améliorent les données d'entraînement pour le raisonnement de bon sens dans différentes langues.

Présentation d'un système qui explique clairement l'évaluation des textes générés par des machines.

Cet article parle d'améliorer l'apprentissage avec peu d'exemples grâce à une sélection efficace des exemples.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision pour les grands modèles de langage dans la navigation web.

De nouvelles méthodes améliorent le raisonnement et l'explication des machines sans données étiquetées.

Combiner des modèles de langage et Wikidata améliore la précision des réponses aux questions.

De nouvelles méthodes pour sélectionner des exemples améliorent les performances des modèles de langage.

Cet article parle de l'utilisation de grands modèles de langage pour améliorer la prise de décision en robotique.

Des recherches montrent que les modèles de langage peuvent améliorer l'évaluation de l'exactitude des résumés.

ChipGPT simplifie la conception de puces en utilisant un langage courant pour les ingénieurs.

IfQA propose plus de 3 800 questions contrefactuelles pour défier la réponse à des questions en domaine ouvert.

ReFeed améliore les modèles de langage en récupérant automatiquement des infos pour de meilleures réponses.

Les chercheurs améliorent les modèles de langage en utilisant des réseaux épars et des Mélanges d'Experts pour de meilleures performances.

Examiner les biais dans les modèles de langage et les méthodes pour les réduire.

Un nouveau cadre aide les modèles de langage à apprendre de leurs erreurs pour donner de meilleures réponses.

La recherche évalue l'efficacité des modèles de langage dans la gestion des tâches de texte et d'image.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la performance du modèle de langue en choisissant de meilleurs exemples.

Un nouveau cadre améliore l'analyse du discours en utilisant des structures thématiques et rhétoriques.