Derniers articles pour Traitement du langage naturel

Une nouvelle approche pour trouver des moments vidéo en utilisant des requêtes en langage naturel.

Un aperçu de comment les KG et les LLM améliorent les applications d'IA.

Des chercheurs simplifient les méthodes pour traiter le texte et les graphes en utilisant des modèles de langage.

Examiner les difficultés que rencontrent les modèles avec de longues séquences dans différentes applications.

Une nouvelle méthode qui améliore la performance du modèle grâce à une gestion efficace des valeurs aberrantes.

Un modèle vocal qui transforme l'interaction audio avec la technologie.

Une étude révèle des liens clés sur le fonctionnement des grands modèles de langage.

Présentation de l'adaptation par sous-espace aléatoire pour un ajustement efficace des modèles linguistiques.

Un nouveau cadre améliore la performance de l'ASR en utilisant des données et des ressources limitées.

Améliorer la façon dont les modèles traitent les preuves dans de longs documents renforce la confiance des utilisateurs.

PaliGemma combine compréhension d'image et de texte pour des applications polyvalentes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des VLM à partir d'étiquettes candidates ambiguës.

MARS améliore la qualité des images générées à partir de descriptions textuelles grâce à des techniques avancées.

LAPT simplifie la détection OOD, rendant l'IA plus fiable dans des situations incertaines.

Les méthodes automatisées pour annoter l'appartenance à un groupe peuvent améliorer l'équité dans les systèmes de recherche d'infos.

Une étude sur comment améliorer la capacité de l'IA à suivre des instructions en langage naturel.

Une nouvelle méthode pour un modélisation de sujets efficace dans de grands textes.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité des mécanismes d'attention pour les modèles de langage.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la précision et de la fiabilité des modèles de langue.

KVMerger réduit l'utilisation de mémoire dans les modèles linguistiques tout en maintenant la performance grâce à un bon mélange des états.

Une nouvelle approche améliore les compétences en mathématiques des modèles linguistiques en utilisant des techniques d'auto-formation.

Découvrez un nouveau modèle pour gérer efficacement les longs documents.

Un regard approfondi sur la sélection de modèles d'embedding pour la génération améliorée par la récupération.

Explorer la distillation de connaissances symboliques dans les grands modèles de langage pour plus de clarté et d'utilité.

GRAD-SUM automatise la création de prompts pour de meilleurs résultats avec les modèles de langage.

Examen de l'efficacité et de l'utilisation de l'énergie des grands modèles linguistiques dans les applications d'IA.

Cet article examine comment les changements de couches impactent la performance des modèles de transformateurs.

ACoNE propose un modèle efficace pour générer des embeddings de requête explicables.

DANIEL utilise plusieurs techniques pour extraire efficacement des documents manuscrits.

Des chercheurs développent des méthodes pour mieux aligner les modèles de langage avec les préférences humaines.

Analyser comment les LLM gèrent les inexactitudes dans le texte dans des situations réelles.

Combiner UMLS avec GPT améliore l'extraction d'infos médicales dans des textes cliniques.

Les chercheurs trouvent des moyens de réduire la taille des modèles de détection d'intention tout en gardant leur précision.

Explorez comment Hydra et les matrices structurées améliorent l'efficacité et la précision de la modélisation de séquences.

Mise en avant des efforts pour améliorer la NER en arabe grâce à l'initiative WojoodNER.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer les modèles de langue hindi pour les applications d'IA.

MaskMoE améliore l'apprentissage des tokens dans les modèles MoE en renforçant la performance des tokens peu fréquents.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des modèles linguistiques à gérer les mises à jour de connaissances multilingues.

GenSco améliore les systèmes QA en rendant les réponses multi-sauts plus précises et cohérentes.

Un aperçu de l'apprentissage PAC et son rôle dans la prise de décision efficace basée sur les données.