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Découvre les avantages des CKNs équivariants de groupe pour gérer les variations d'entrée.

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De nouvelles méthodes offrent une meilleure évaluation de la compréhension du langage dans les modèles.

Une nouvelle méthode pour combiner les modèles de langage de manière plus efficace.

SEA-SQL propose un moyen économique de générer des requêtes SQL précises à partir du langage naturel.

Explorer comment les embeddings transforment le traitement de l'information dans les machines.

Cet article parle d'une approche générative pour identifier les émotions dans le langage écrit.

Ce cours a pour but de former des chercheurs en NLP avec des compétences en pensée critique.

Eigen Attention améliore l'efficacité mémoire des grands modèles de langage traitant de longs textes.

Examen des raisons pour lesquelles les Transformers galèrent avec les tâches arithmétiques et des solutions possibles.

Une nouvelle méthode améliore notre façon de répondre avec précision aux questions conditionnelles.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage multitâche et les réseaux antagonistes génératifs pour des tâches de traitement du langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage.

Une étude révèle les défis que rencontrent les VLMs pour comprendre des motifs abstraits.

Cet article examine les défis que les modèles de langue rencontrent pour reconnaître leurs capacités.

Un modèle de transformateur amélioré conçu pour gérer efficacement plusieurs types de données.

Le modèle HiLight améliore l'efficacité de la classification de texte sans avoir besoin d'encodeurs de structure complexes.

Self-TPT simplifie le réglage des prompts pour les modèles vision-langage, améliorant la vitesse et l'efficacité.

Le R-Adapter améliore l'efficacité et la robustesse dans l'ajustement des modèles pour les tâches d'image et de texte.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de texte dans des scènes naturelles en utilisant des techniques innovantes.

AquilaMoE utilise EfficientScale pour optimiser l'entraînement de modèles linguistiques bilingues avec moins de données.

Un nouveau jeu de données semble prometteur pour améliorer les modèles de traduction automatique.

Un aperçu de la fuite sémantique et son impact sur les résultats des modèles de langue.

Un nouvel outil qui relie les retours des utilisateurs aux tâches de développement logiciel.

FastFiD améliore l'efficacité de l'ODQA en sélectionnant des phrases clés pour des réponses plus rapides.

Des méthodes innovantes améliorent l'alignement des LLMs avec les préférences humaines pour de meilleures performances.

ARPA améliore la désambiguïsation du sens des mots visuels en intégrant des techniques de traitement du langage et des images.

La technique PEARL améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage.

Utiliser des données non étiquetées pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique grâce au pseudo-étiquetage.

L'entraînement adversarial améliore la précision de détection des mots-clés dans la parole synthétique et réelle.

De nouvelles méthodes améliorent la complétion des graphes de connaissances en utilisant des modèles de langage gelés.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de liens dans les graphes de connaissances en utilisant des descriptions textuelles.

Examiner comment la pré-formation et l'ajustement influencent la performance des modèles de langage.

PyMarian connecte les utilisateurs de Python à des modèles de traduction rapides sans prise de tête.

Un modèle de deep learning inspiré de la mécanique quantique améliore l'analyse de sentiment dans les textes.

Une étude sur les hallucinations dans les modèles de langage et leurs implications pour l'entraînement.

Cette étude examine le rôle décroissant du lien de schéma dans les modèles avancés de Text-to-SQL.

Une étude sur la détection des biais dans les modèles de traitement du langage naturel et ses implications.

De nouvelles méthodes améliorent l'exactitude de la vérification des faits en utilisant des graphes de connaissances.