Derniers articles pour Traitement du langage naturel

Cette étude examine à quel point les LLMs peuvent trouver et corriger des erreurs médicales.

Cet article parle d'étendre les fenêtres de contexte dans les modèles de langage en utilisant des vecteurs de position.

De nouvelles méthodes améliorent les connexions entre les clips audio et les descriptions textuelles.

Un nouveau cadre pour améliorer la précision et l'efficacité des réponses aux questions conversationnelles.

La recherche explore des méthodes pour améliorer la façon dont les modèles de langage apprennent du contexte.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des attaques sur les modèles de langage axés sur la sécurité.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue en générant plusieurs jetons en même temps.

Une nouvelle méthode améliore le réglage des grands modèles de langage pour une meilleure efficacité.

Analyser les défauts des algorithmes d'apprentissage des préférences et leur impact sur les modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langage en cherchant activement des réponses diverses.

Le dataset MASSIVE-AMR améliore la compréhension multilingue dans les systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode combine rapidité et qualité dans les modèles de langue.

PathReasoner améliore les capacités de raisonnement logique des modèles d'IA grâce à des techniques innovantes.

Explorer l'impact de la mémoire à long terme sur les agents conversationnels.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles linguistiques grâce à une récupération efficace.

Ce travail améliore la génération de légendes d'images grâce à de meilleurs benchmarks et méthodes d'évaluation.

Un nouveau jeu de données analyse les infos trompeuses dans les réponses des LLM.

Les modèles de langue améliorent les performances sur le web grâce à des techniques d'auto-amélioration.

ROAST améliore l'analyse des sentiments en se concentrant sur l'ensemble des avis.

Un nouveau cadre combine les GNN et les LLM pour des réponses améliorées à partir des graphes de connaissances.

Examiner les capacités de comptage des modèles de langage, leur structure et leurs processus d'apprentissage.

Une nouvelle approche améliore les modèles de langage en se concentrant sur les préférences humaines dans la génération de texte.

Une nouvelle méthode améliore la capacité à générer des textes variés avec des attributs spécifiques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du fine-tuning et réduit l'utilisation de mémoire pour les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour améliorer le suivi des instructions d'image des modèles multimodaux.

Présentation d'une approche innovante pour identifier les relations causales dans les documents.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les modèles de langage gèrent les erreurs factuelles au fil du temps.

Cet article parle d'utiliser des modèles plus petits pour affiner les données d'entraînement afin d'améliorer les performances.

Un nouveau standard pour évaluer les modèles de langue française améliore les capacités multilingues.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des résultats des modèles de langage.

Une méthode pour réécrire des textes tout en protégeant la vie privée des individus.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de dialogue en combinant les sujets et les structures rhétoriques.

Des recherches montrent que des instructions variées améliorent la performance des modèles de langage sur des tâches inédites.

Une nouvelle méthode augmente la vitesse de génération de texte en utilisant une sélection de candidats adaptative.

Cette étude compare des LLMs intégrés avec différents solveurs symboliques pour des tâches de raisonnement logique.

Cette étude améliore l'extraction de relations en la liant aux techniques d'inférence en langage naturel.

Introduction de la distance de Wasserstein partielle robuste pour une meilleure comparaison des données.

CLIP gère bien le déséquilibre des données dans les tâches visuelles et linguistiques.

Mamba-2 combine des SSM et des Transformers pour améliorer l'efficacité dans les tâches linguistiques.

De nouvelles méthodes visent à garantir une génération de texte sûre et de haute qualité à partir des modèles de langage.