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ParGo améliore la compréhension des images et du texte en équilibrant les vues globales et partielles.

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La consistance de chemin améliore l'efficacité et la précision des grands modèles de langue.

Ce papier parle de l'importance de générer des solutions de code diversifiées.

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Un aperçu des méthodes d'échantillonnage pour la génération de texte.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de langage grâce à une sélection efficace des tokens.

R2G améliore la capacité des robots à suivre des instructions verbales dans des espaces en 3D.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de l'extraction de relations dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine la logique et l'apprentissage automatique pour améliorer les requêtes SQL.

Cette recherche présente une nouvelle méthode pour que les LLMs résolvent des problèmes de graphes en utilisant du code.

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Cette étude évalue comment de légers changements influencent les réponses des modèles de langage.

TAG améliore la façon dont les questions en langage naturel sont répondues en utilisant des bases de données.

Présentation d'une méthode efficace pour affiner dynamiquement de grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les grands modèles de langage en s'attaquant au biais d'attestation.

Un aperçu de la façon dont les RNN interprètent les demandes des utilisateurs et améliorent la détection d'intentions.

Cette étude examine comment les LLMs traitent la causalité et leurs limites.

Cette étude examine l'interaction entre les connaissances des LLM et les tours sémantiques.

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Une nouvelle méthode prend en compte les désaccords humains dans les tâches de traitement du langage naturel.

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Une plongée approfondie sur comment la prédiction du prochain token façonne la compréhension du langage dans les modèles.

Un aperçu des forces et des défis de l'utilisation de COMET pour l'évaluation de la traduction automatique.

Une nouvelle approche simplifie la sécurité et l'utilité dans l'entraînement des modèles de langage.

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Une nouvelle méthode pour simplifier les modèles de langue tout en gardant leur performance.

Une nouvelle méthode se concentre sur les relations pour améliorer la précision des modèles de langage.

Un aperçu du développement des LLM et des défis pour les langues de l'UE.

Un aperçu de Sparse Mamba, une méthode pour mieux contrôler les modèles de langue.

Présentation d'une méthode qui améliore la compréhension des longs textes par le modèle.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité des ensembles de données pour le fine-tuning des modèles de langue.

RoAd propose une méthode efficace pour peaufiner de grands modèles de langage avec moins de ressources.

Une nouvelle méthode localise des événements vidéo en utilisant de grands modèles pré-entraînés sans formation spécifique.

Nexus combine efficacité, spécialisation et adaptabilité dans le développement de modèles linguistiques.

LLaVA-MoD crée des modèles multimodaux plus petits en utilisant le savoir de leurs grands equivalents.

Un nouveau système améliore la résumation extractive en utilisant des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour évaluer et comparer les connaissances des modèles de langage.

Efforts pour créer des outils pour traiter la langue sindhi grâce à une grande collecte de données textuelles.