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Une nouvelle méthode identifie les mises en page typiques de documents dans différents domaines et langues.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de langage grâce à une meilleure sélection d'exemples.

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De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les modèles apprennent des données pour de meilleures prédictions.

Une méthode pour améliorer les modèles de langage afin qu'ils répondent aux questions sans réponse.

Un aperçu du rôle des têtes d'attention et des neurones dans les modèles de langage.

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De nouvelles méthodes promettent une meilleure performance des modèles d'IA grâce à un apprentissage par renforcement simplifié.

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FUTE propose une nouvelle approche des embeddings de tâches à travers plusieurs modèles.

Un nouveau corpus multilingue améliore la génération et l'analyse des arguments.

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KIEval propose une évaluation interactive pour gérer la contamination des données dans les modèles de langage.

Cette méthode améliore les données d'instruction pour les tâches multimodales de manière efficace.

Combiner des gros et des petits modèles améliore l'efficacité de l'extraction de relations.

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Une nouvelle méthode améliore la synthèse des opinions en utilisant des connaissances de domaine dans les modèles de récompense.

Des chercheurs enquêtent sur la façon dont les modèles s'adaptent quand on enlève des composants.

Ce taf met en avant les dépendances entre le contenu et le style dans la génération de contrefactuels.

ChunkAttention améliore l'auto-attention pour une performance de modèle linguistique plus rapide et plus efficace.

Cette étude présente une méthode pour limiter les sorties nuisibles dans les grands modèles de langage.

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Une plongée approfondie dans les méthodes de détection de langage abusif et de transfert de style de texte.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour évaluer les hallucinassions dans les LVLMs.

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SportQA évalue la compréhension des modèles de langage sur le sport avec plus de 70 000 questions.

La recherche met en avant le biais dans les évaluations des modèles de langage et propose des méthodes pour améliorer ça.

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MobiLlama propose un traitement du langage efficace pour les appareils avec des ressources limitées.

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Combiner des modèles améliore vachement la précision de l'analyse des sentiments.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la reconnaissance vocale en utilisant une adaptation de faible rang.