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Cette étude explore de nouveaux modèles pour améliorer la traduction linguistique en utilisant des données appariées.

Présentation du modèle MSFF-QDConv pour une classification de texte efficace grâce aux techniques quantiques.

Cet article examine des méthodes pour évaluer la variance dans les benchmarks d'évaluation des modèles de langue.

Un aperçu de comment la qualité du texte est liée à sa probabilité dans les modèles de langue.

Un regard de plus près sur comment les Transformers apprennent à partir d'exemples dans des contextes variés.

Un ensemble de données pour tester les connexions entre images et textes montre que les modèles galèrent avec les tâches de texte à image.

Une nouvelle méthode améliore efficacement le traitement des longs textes dans les modèles de langage.

Un ensemble de données conçu pour améliorer l'accès aux divulgations climatiques des entreprises.

De nouvelles méthodes pourraient affiner la compréhension des modèles de langage sur les préférences humaines.

Explorer comment l'IA améliore la compréhension et la précision des réponses basées sur le dialogue.

Une nouvelle technique améliore les modèles de langage en mettant à jour et en ajoutant des connaissances de façon efficace.

Tender propose une solution novatrice pour une utilisation efficace des grands modèles de langage.

Explorer de nouvelles méthodes pour une reconnaissance efficace en few-shot dans l'apprentissage automatique.

Ce papier présente un cadre pour évaluer les vulnérabilités des grands modèles de langage.

Les progrès des modèles de langage améliorent l'extraction de données des articles scientifiques sur les matériaux.

Explorer des méthodes pour créer des tableaux structurés en utilisant des modèles de langage larges.

Un nouveau benchmark vise la compositionnalité dans la compréhension vidéo et les modèles de langage.

Des recherches montrent que des styles de réponse cohérents améliorent l'efficacité des LLM avec moins d'exemples.

La recherche présente des techniques pour améliorer l'efficacité dans le service des adaptateurs LoRA.

Une nouvelle méthode améliore la performance des LLM sur les longs textes sans perdre en précision.

Présentation de l'évolution du modèle pour améliorer les performances du modèle linguistique sans données d'entraînement supplémentaires.

GloVe-V améliore les embeddings de mots en mesurant l'incertitude dans les représentations vectorielles.

Investiguer comment l'espace latent affecte les performances des modèles transformer sur des tâches linguistiques.

Une nouvelle méthode combine humain et IA pour une classification de texte efficace.

Analyser les histoires des réseaux sociaux et leurs effets sur les tendances économiques.

Un nouveau standard pour évaluer des graphes dynamiques avec des attributs textuels dans différents domaines.

Un nouveau modèle augmente la précision dans la compréhension du langage naturel en utilisant des prédictions d'experts.

Cet article parle du soft prompting comme méthode pour désapprendre dans les LLMs.

Self-MoE crée des experts spécialisés pour améliorer la performance des modèles de langage.

Un cadre améliore la génération de code pour des langages spécialisés en utilisant la documentation.

Une nouvelle approche pour améliorer la correspondance image-texte en utilisant des modèles à double encodeur et des graphes de scène.

TourRank améliore le classement des documents en utilisant une approche basée sur des tournois.

Des chercheurs ont développé le dataset GECO et GECOBench pour s'attaquer au biais de genre dans l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la génération augmentée par récupération pour des questions complexes.

Une étude sur la performance de petits modèles de langage ouverts sur différentes tâches.

Cet article examine comment les LLMs se débrouillent dans les tâches de raisonnement syllogistique.

Une étude sur les processus de prise de décision des grands modèles de langage.

MMNeedle teste des modèles multimodaux sur leurs capacités à gérer de longs contextes.

Apprends comment la distance d'édition mesure efficacement la similarité entre les chaînes.

Cet article examine le véritable sens de la démocratisation dans l'IA.