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BAPO améliore les modèles de langage tout en gardant les connaissances essentielles et les préférences des utilisateurs.

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Une nouvelle méthode pour réécrire du texte qui garantit la vie privée tout en gardant le sens.

De nouveaux modèles produisent des descriptions vidéo de haute qualité efficacement.

WallFacer améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles Transformer sur de longues séquences grâce à une communication optimisée.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour répondre aux questions sur des vidéos longues.

TADPoLe forme des agents en utilisant des récompenses basées sur le texte pour exécuter des tâches naturelles.

Une nouvelle approche pour améliorer les performances de l'UDA en utilisant CLIP et des conseils linguistiques.

Un cadre pour réduire les biais dans les modèles de langage IA tout en gardant l'exactitude.

Évaluer des méthodes pour améliorer la performance des modèles de langue sur de longs contextes.

Le modèle XLSR-Transducer déchire en transcription en temps réel avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des mélanges de données pour l'entraînement des modèles de langue.

DogeRM combine des modèles généraux et spécifiques au domaine pour améliorer efficacement la performance des modèles de langue.

HyperLoader améliore l'entraînement de modèles multi-tâches avec des techniques innovantes et des hyperréseaux.

Une nouvelle méthode améliore la réponse aux questions dans les graphes de connaissances en utilisant des exemples.

L'intégration de la connaissance des graphes améliore les performances dans les langues à faibles ressources en utilisant des adaptateurs linguistiques.

Cette étude analyse comment les modèles de langue adaptent les explications selon les niveaux de lecture.

De nouveaux modèles améliorent l'analyse de texte pour l'anglais malaisien en utilisant des articles de presse locaux.

Des chercheurs étudient des méthodes pour sécuriser des infos sensibles dans les modèles de classification de texte.

Un nouveau cadre qui améliore les prédictions pour les grands modèles de langage en utilisant des données de performance historiques.

SLIMER améliore les performances de NER en se concentrant sur les définitions et les lignes directrices.

Des recherches montrent de nouvelles méthodes pour rédiger automatiquement des rapports de diagnostic avec l'IA.

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CPT améliore la performance des modèles boîte noire sans accès direct aux paramètres internes.

Explorer trois approches pour identifier les attributs et valeurs des produits en e-commerce.

M IST améliore l'interaction entre les modèles visuels et de langage pour de meilleures performances.

M2QA améliore l'apprentissage automatique pour les questions dans différentes langues et sujets.

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Cette étude examine comment les grands modèles de langage gèrent les tâches de raisonnement flou.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction de relations au niveau des documents en utilisant une sélection de données efficace.

TokenVerse simplifie l'analyse des conversations orales en intégrant plusieurs tâches dans un seul modèle.

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Un aperçu de comment fonctionnent les modèles de langage comme les Transformers et leur importance.

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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les LLM gèrent les données structurées.

Examiner des méthodes pour améliorer la génération de code pour des langages de programmation spécialisés en utilisant des LLMs.