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Un aperçu de comment CLIP gère la négation dans le langage.

Des recherches montrent que les techniques de blanchiment ont des effets différents sur les embeddings de phrases dans les tâches de traitement du langage naturel.

BinaryAlign améliore la précision de l'alignement des mots pour les langues à ressources élevées et faibles.

Une nouvelle méthode permet aux modèles de langage de générer leurs propres données d'entraînement pour de meilleures performances.

Une étude révèle des risques de sécurité liés au poisonnement des données dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes pour répondre à des questions liées aux images en utilisant des connaissances externes.

Une étude sur l'amélioration de la précision des LLM grâce à des méthodes de récupération axées sur l'intention.

Cette étude compare des modèles pour prédire les émotions dans les textes politiques polonais.

Dartboard améliore la récupération dans les modèles de langage en maximisant les infos pertinentes.

GoldFinch offre une mémoire et un traitement efficaces pour les tâches de long texte.

Une nouvelle méthode améliore la formation des chatbots grâce à la génération automatique de requêtes.

HaluQuestQA aide à repérer et corriger les erreurs dans les réponses à des questions longues.

RPC-Attention améliore les modèles d'auto-attention pour de meilleures performances sur des données bruyantes.

La recherche met en avant des méthodes pour garder la cohérence du dialogue dans les conversations liées aux restos.

Cet article examine comment la quantification peut améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage Transformer.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour décrire les changements d'image malgré les distractions.

Un nouveau modèle renforce la connexion entre les vidéos et leurs descriptions textuelles.

Examiner le rôle et les défis de la tokenisation dans le traitement du langage naturel.

Une étude évalue l'adaptabilité des modèles de langage pour résumer des sujets variés.

Analyser comment les transformers comptent les occurrences d'éléments dans des séquences.

BootRet améliore la précision de la récupération de documents avec des mises à jour dynamiques des identifiants.

Examiner comment les LLM peuvent additionner des chiffres sans étapes explicites.

Combiner des LLM et Prolog améliore le raisonnement dans la génération de texte.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'embedding pour les modèles de langue.

ReSP améliore la réponse aux questions multi-sauts grâce à une récupération structurée et une synthèse intelligente.

Apprends comment l'ingénierie des prompts améliore les performances des modèles de langage dans les tâches de NLP.

Découvrez comment l'apprentissage par transfert améliore les résultats des modèles en utilisant des connaissances provenant de tâches connexes.

Nouveau modèle qui combine le langage naturel et le contact main-objet en 3D pour plus de réalisme.

Un aperçu de comment les machines reconnaissent le sarcasme grâce à de nouvelles méthodes.

Cet article examine comment l'initialisation des embeddings influence la performance des modèles de transformateurs.

Une nouvelle approche pour mesurer la difficulté des données pour un meilleur entraînement des modèles.

Cet article examine l'efficacité des modèles multimodaux en utilisant des données linguistiques et visuelles.

Une étude sur l'amélioration de la précision de la transcription grâce à une meilleure conception des invites.

Cette étude met en avant les améliorations de STR en utilisant RoBERTa à travers les langues.

Combiner la compréhension du langage et la vision améliore les capacités de navigation des robots.

Ce papier met en avant la performance des modèles de langage ternaire et leur efficacité.

Une nouvelle méthode automatise la création de données pour les tâches de visual grounding, améliorant l'efficacité de l'apprentissage machine.

Un aperçu de l'approche de Mamba pour identifier les objets indirects dans les phrases.

De nouvelles méthodes promettent une meilleure compréhension de la lecture en milieu clinique.

Un nouveau jeu de données pour améliorer la performance des réponses aux questions avec de longues réponses rédigées par des humains.