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La recherche se concentre sur l'amélioration des modèles de satisfaction des utilisateurs avec des ensembles de données équilibrés.

Informez-vous sur les modèles de langage, les hallucinations et les façons d'améliorer la précision.

Une nouvelle méthode intègre des infos acoustiques dans les modèles de langage pour améliorer la reconnaissance vocale.

Cette étude met en avant des méthodes de RL offline pour améliorer les agents VLN en utilisant des données sous-optimales.

Une nouvelle méthode améliore les scores de confiance pour les modèles de langue sur des sujets spécifiques.

GOLD propose un cadre pour générer des données d'entraînement variées pour les petits modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore la légende d'images grâce à des techniques sensibles à l'emplacement.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer les modèles de détection de discours haineux pour la langue allemande.

Comprendre les différences dans les méthodes d'explication des modèles à travers l'analyse linguistique.

Cette étude évalue des modèles de résumé pour différents systèmes juridiques.

J-CRe3 améliore la compréhension des robots du discours humain dans les tâches quotidiennes.

De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité du modèle pour les tâches variées des utilisateurs.

Une nouvelle approche améliore la précision du raisonnement dans les modèles de langage en utilisant un filtrage sélectif.

Les recherches montrent que des requêtes multiples améliorent les systèmes pour un meilleur accès à l'infos.

Cet article présente une méthode pour améliorer la reconnaissance des entités dans les textes biomédicaux.

Se concentrer sur LayerNorm améliore l'efficacité du fine-tuning pour les modèles BERT.

Un nouveau benchmark évalue la performance des modèles de langage pour comprendre les transcriptions de réunions.

Une méthode automatisée pour aligner les relations de discours provenant de différents systèmes d'étiquetage.

Cette étude examine comment les différentes langues affectent la performance des modèles multilingues.

Cette étude évalue la performance croisée des modèles multilingues dans la reconnaissance d'entités nommées.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour répondre à des questions complexes avec des infos mises à jour.

Examen des préoccupations de confidentialité et des solutions pour les grands modèles de langage dans les données textuelles.

Un corpus unique améliore la reconnaissance des entités nommées dans six langues slaves.

La recherche étudie le biais de genre en évaluant l'équité statistique et causale dans les modèles NLP.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement image-texte en réduisant le biais d'un seul tag.

Une nouvelle méthode améliore la réactivité des modèles de langage face aux requêtes inconnues.

Une nouvelle approche améliore la fiabilité des modèles de langage grâce à des mécanismes d'auto-réparation.

Ce papier examine comment les données affectent l'évaluation des modèles de NLP.

Un aperçu des techniques de récupération dense et générative et de leur impact.

Cette étude examine comment la profondeur des transformateurs affecte les tâches d'apprentissage.

Découvre les processus derrière l'entraînement des modèles de langage IA avancés.

Examine la croissance de la communication entre les humains et les robots en utilisant le langage naturel.

Une nouvelle méthode pour évaluer la précision des modèles de langue en utilisant des graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la performance des modèles vision-langage dans des tâches en zero-shot.

Cette étude évalue la performance des LLMs avec la langue persane.

La recherche met en avant les vulnérabilités des systèmes MNMT face aux attaques par backdoor.

Une étude sur comment T5 traite les données structurées pour les requêtes SQL.

LP++ améliore l'adaptation des modèles vision-langue, surtout dans les scénarios d'apprentissage avec peu d'exemples.

Explore comment Mixture-of-Depths améliore l'efficacité des modèles de langage de manière durable.

Une étude montre que les petits modèles fonctionnent bien avec des données d'entraînement simplifiées.