Derniers articles pour Traitement du langage naturel

Un aperçu de comment les modèles d'IA comprennent les connaissances essentielles du monde.

Apprends comment l'augmentation de données améliore la performance des modèles d'IA en élargissant la variété des données.

Un nouveau parser améliore la clarté des notes cliniques grâce à des représentations structurées.

Apprends comment les invites façonnent les interactions avec les grands modèles de langage pour de meilleurs résultats.

Cet article parle des méthodes pour rendre les sorties des modèles de langage plus justes.

Les chercheurs améliorent les modèles en corrigeant les problèmes de qualité des données dans les relations entre images et textes.

Une nouvelle approche améliore la synthèse de jeux de données pour les modèles de langue, augmentant la diversité des résultats.

Utiliser le langage naturel pour améliorer l'apprentissage des robots à partir de simulations pour des tâches dans le monde réel.

Ce papier présente des méthodes pour mieux extraire des faits temporels à partir de phrases complexes.

Cette étude montre comment le contexte améliore la compréhension des images et des questions par les machines.

Une nouvelle méthode pour mieux choisir les prompts dans les modèles de langage.

Cette étude évalue les méthodes de saillance en NLP à travers une évaluation humaine.

Des recherches montrent que les LLM peuvent améliorer leurs performances en apprenant d'autres tâches.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la précision des machines pour répondre aux questions financières.

Un aperçu du principe CAP et son impact sur les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode renforce le contrôle de l'utilisateur dans la réécriture de texte.

Combiner les LLM avec des graphes de connaissances améliore la précision des réponses dans les systèmes de données.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles de langue à des tâches inconnues.

Cet article examine comment les grands modèles de langage se souviennent des infos de leurs données d'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore les réponses aux demandes incomplètes des utilisateurs en utilisant des LLM et un raisonnement logique.

Adapter des modèles multilingues peut améliorer les performances pour les langues ouraliennes moins utilisées.

Cette étude examine comment différents types de mots affectent le jugement sentiment dans les avis TripAdvisor.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage par renforcement pour générer des exemples adverses efficaces.

Explore le rôle de la classification ordinale et l'impact des modèles de langage pré-entraînés.

HILL améliore la classification de texte hiérarchique en préservant l'intégrité et la structure des données.

Une nouvelle approche améliore le processus d'entraînement des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les interactions de chat en simulant un dialogue en temps réel.

L'attention croisée réduit les besoins en mémoire tout en maintenant la performance du modèle dans le traitement du langage.

Cette étude examine la performance des CLM et MLM dans la génération de texte.

Explorer une nouvelle méthode pour comprendre l'émergence dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté de la vérification des faits.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des circuits dans les grands modèles de langage.

Des techniques innovantes d'édition de modèles offrent des résultats de modèles linguistiques plus sûrs sans avoir besoin de réentraînement intensif.

Cette étude remet en question l'efficacité de ReAct pour améliorer la performance des LLM.

Aaren améliore l'efficacité des modèles basés sur l'attention pour l'analyse de données séquentielles.

Une nouvelle approche aligne les modèles de langage avec le contenu vidéo en utilisant des simulations textuelles.

Une nouvelle méthode combine des LLM et des KG pour améliorer la précision du raisonnement.

Cet article explore des techniques d'analyse de circuits dans les modèles de transformateurs pour améliorer le traitement du langage.

Examiner comment les modèles de langage évaluent et génèrent des récits captivants.

Un nouveau cadre réduit les biais de données, améliorant les performances de suivi des instructions dans les modèles de langage.