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Explorer l'impact des couches d'attention sur l'apprentissage à partir du texte.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'extraction de compétences grâce à des modèles de langage avancés.

Une nouvelle méthode utilise des états internes pour une meilleure précision dans les LLM.

Text2Data améliore la génération de données en utilisant efficacement des sources non étiquetées et étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la qualité de génération de texte dans les grands modèles de langage.

Une méthode innovante pour accélérer le traitement des grands modèles de langage pour plusieurs utilisateurs.

Une méthode pour améliorer la sélection de récupérateurs denses en utilisant des LLMs sans avoir besoin d'étiquettes.

Un cadre pour évaluer le raisonnement dans les modèles de langage grâce à des méthodes statistiques.

StableMask améliore la distribution de l'attention pour de meilleures performances du modèle linguistique.

Une nouvelle approche permettant aux modèles de langage d'intégrer de nouvelles connaissances sans effort.

Examiner les défis des auto-explications dans les grands modèles de langage.

Présentation d'ApiQ pour améliorer le fine-tuning et la quantification des grands modèles de langage.

Des instructions plus longues améliorent la performance du modèle linguistique et réduisent la complexité.

Keyframer simplifie la conception d'animations en utilisant du langage naturel et du code CSS.

On est en train de regarder des nouvelles méthodes pour des entraînements de modèles de langue plus rapides et économes en ressources.

Une nouvelle méthode pour améliorer la performance des modèles de langue en utilisant des experts spécialisés.

Une nouvelle méthode améliore la vérification des faits pour les textes générés par ordinateur avec des noms ambigus.

Une nouvelle méthode utilise des données synthétiques pour améliorer les systèmes ASR dans des domaines inconnus.

Un aperçu des avancées et des applications des Grands Modèles de Langage.

Les questions d'étude remettent en question la nécessité d'optimiser les exemples en contexte quand des instructions claires sont données.

Examine comment les modèles de langage peuvent compresser efficacement différents types de données.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les chatbots gardent leurs rôles dans le dialogue.

Enquêter sur l'impact de différents optimisateurs sur les tâches de PNL.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la génération de texte contrôlé avec différents attributs.

Un nouveau cadre améliore la recherche conversationnelle en boostant la génération de données diverses.

Examiner les erreurs dans les systèmes NL2SQL et les stratégies d'interaction utilisateur pour s'améliorer.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des émotions pendant les conversations.

Une nouvelle méthode pour évaluer comment les modèles réagissent aux questions liées aux images.

La recherche combine des modèles de graphes et des modèles de langage pour améliorer les performances de l'IA.

NLRL combine l'apprentissage par renforcement avec le langage naturel pour améliorer la prise de décision.

VisLingInstruct améliore la capacité des modèles à intégrer du texte et des images.

Une étude révèle comment la contamination des données affecte la performance des LLM dans les tâches de traduction SQL.

Cette recherche se concentre sur la réduction de plusieurs biais dans les modèles de langage en même temps.

De nouvelles méthodes améliorent notre façon d'évaluer le texte généré par ordinateur.

Améliorer les modèles de texte à SQL en intégrant des formulations de questions diverses.

Présentation de BMTPT pour améliorer le tuning des prompts dans les modèles de langage.

Apprends comment la génération de texte à partir de données rend l'info complexe plus facile à comprendre.

Une nouvelle méthode protège la vie privée des décisions dans les modèles de langage tout en maintenant la performance.

Cet article examine les difficultés et les techniques pour mettre à jour les connaissances dans les modèles de langage.