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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.

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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.

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

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

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la capacité de composition des modèles vision-langage.

Une nouvelle approche pour améliorer la modélisation de sujets en utilisant des relations basées sur des graphes.

Un nouveau jeu de données évalue les systèmes RAG pour des réponses précises aux questions.

De nouveaux modèles améliorent les compétences de raisonnement dans différentes tâches, ce qui booste les performances de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la résolution de la coreférence des événements pour mieux comprendre le texte.

Une façon structurée d'évaluer les modèles de langue dans des contextes multilingues.

Examiner la distinction usage-mention dans le discours en ligne.

Intégrer le raisonnement humain dans la formation de l'IA améliore les explications du modèle et renforce la confiance.

Combiner le langage et la navigation améliore le fonctionnement des robots dans différents environnements.