Derniers articles pour Traitement du langage naturel

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.

Une nouvelle approche pour améliorer la performance des modèles de NLP sur des données inconnues.

Explorer des façons d'améliorer le raisonnement des LLM sans retour externe.

Améliorer les modèles de langage pour des réponses précises et basées sur des preuves.

Un nouveau cadre pour évaluer la compréhension des tâches de code par les LLMs.

Cet article analyse les avantages de l'attention multi-tête par rapport à l'attention mono-tête dans les tâches d'apprentissage automatique.

SafeCoder améliore la sécurité du code généré par les modèles de langage.

Une nouvelle méthode évalue l'efficacité de l'édition de modèles pour générer des textes plus longs.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles de langue collectent et utilisent les informations.

Recherche sur comment les Transformers améliorent la généralisation pour des séquences plus longues dans les tâches d'addition.

Un aperçu des transformers et leur impact sur le traitement des données.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle malgré une distribution de données inégale.

Une nouvelle méthode pour améliorer le comportement des modèles de langage en réduisant les biais et les contenus toxiques.

SyntaxShap améliore la compréhension des prédictions des modèles de langage grâce à l'analyse syntaxique.

SLEB simplifie les LLM en retirant les blocs de transformateurs redondants, ce qui booste la vitesse et l'efficacité.

Un aperçu de l'apprentissage en contexte et de ses applications pratiques grâce au cadre Pelican Soup.

Une étude sur la fiabilité et l'incertitude dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage contrastif grâce à des mesures de divergence variées.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de génération de texte en utilisant la quantification.

Un aperçu approfondi sur pourquoi les transformateurs galèrent avec les fonctions sensibles.

Cette étude décrit des méthodes pour évaluer la génération de dialogues en termes de diversité et de qualité.

Une étude révèle que les modèles de langage galèrent face à des manipulations de texte simples.

Cette recherche examine comment les modèles de langage réagissent à des infos vraies par rapport à des fausses.

Le jeu de données TOAD améliore la communication des assistants virtuels pour de meilleures interactions avec les utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour adapter les LLM sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Un nouveau cadre pour évaluer la justesse des réponses de l'IA avec un jugement semblable à celui des humains.

Cette étude examine comment les modèles de langage adaptent leurs prédictions en utilisant l'apprentissage en contexte.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer les LLMs en utilisant des retours verbaux sans sur-généralisation.

Un coup d'œil sur comment les transformers gèrent super bien les données non structurées dans les tâches de régression.

Explorer l'avenir du traitement du langage extractif en utilisant des modèles génératifs.

Une nouvelle approche améliore la capacité des modèles de langage à transformer des séquences malgré des données limitées.

LinkNER combine des modèles NER et des LLM pour une meilleure reconnaissance des entités nommées.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des modèles linguistiques en perfectionnant leur approche de la négation.

Un cadre pour améliorer la compréhension des abstractions par les LLM.

Une étude sur le mélange d'adaptateurs spécifiques à un domaine pour améliorer la performance de l'IA.