Derniers articles pour Traitement du langage naturel

Cet article parle des hallucinations dans les LVLMs et propose des méthodes pour les gérer.

Le cadre HDC améliore la reconnaissance d'objets en utilisant des descriptions en langage dans les images.

Présentation de l'Alignement par Démonstrations pour des modèles de langage sûrs et efficaces.

Un aperçu du domaine en pleine expansion de la génération de texte et de ses implications.

Une méthode pour entraîner des gros réseaux de neurones de manière efficace tout en utilisant moins de mémoire.

Cette étude examine comment les phases de haute dimension améliorent les performances des modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la capacité de l'IA à éditer des connaissances et à répondre à des questions complexes.

InteractTraj crée des trajets de conduite réalistes qui reflètent les interactions entre les véhicules en utilisant des commandes en langage naturel.

GFLean transforme le langage naturel en déclarations mathématiques formelles de manière efficace.

Le calcul par réservoir propose une nouvelle façon de gérer efficacement les données en séries temporelles.

Une nouvelle façon de gérer et d'éditer efficacement des connaissances non structurées.

Une nouvelle méthode pour accélérer les transformateurs tout en gardant la précision.

Une nouvelle méthode améliore la perception des images dans les modèles de langage en utilisant des modèles de diffusion.

Une nouvelle méthode pour créer des ensembles de données automatiquement améliore l'efficacité de l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des modèles de langue en utilisant plusieurs références.

Une nouvelle méthode pour améliorer la vitesse de réponse dans les modèles de langage en utilisant un traitement sélectif des documents.

Une nouvelle méthode améliore le traitement des données de séquence en utilisant des modèles d'état et des fonctions de transfert.

DynRefer améliore la façon dont les machines décrivent les images avec des résolutions dynamiques.

KG-FIT combine des graphes de connaissances avec des infos de modèles de langage pour une représentation des données plus riche.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision de l'entraînement des gros modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les modèles de langage en automatisant l'étiquetage des étapes.

Un aperçu des méthodes efficaces pour peaufiner les modèles de langage.

Un nouveau modèle améliore les Transformers en combinant des infos sensorielles et relationnelles.

Zamba est un modèle de langage hybride qui combine des architectures d'espace d'état et de transformateur.

Link2Doc améliore la prédiction de lien en fusionnant le texte et la structure du graphe.

Une méthode pour générer des données d'entraînement de qualité pour le fine-tuning des modèles de langage.

Présentation de GRAG pour améliorer la précision des modèles de langage en utilisant des structures graphiques.

M-RAG améliore la génération de texte grâce à une récupération d'infos efficace.

Une méthode qui transforme des questions en langage naturel en requêtes SQL précises pour des bases de données complexes.

Une nouvelle méthode accélère les réponses des grands modèles de langage en réutilisant le cache KV.

La recherche montre comment les grands modèles de langage réagissent à différents types d'entrées.

Améliorer la qualité de la génération de texte en choisissant des exemples plus clairs.

Un modèle simplifié pour une navigation efficace en utilisant des instructions en langage naturel.

SpeechVerse fait le lien entre la compréhension audio et le traitement du langage pour améliorer l'interaction humain-ordinateur.

Explore comment PG-RAG améliore la récupération de connaissances pour les modèles de langage.

Explore comment les embeddings de texte façonnent le traitement du langage et améliorent la compréhension des machines.

Les modèles d'état offrent un traitement efficace dans les tâches de langage naturel, défiant les transformateurs traditionnels.

Une nouvelle technique améliore la génération de texte dans le traitement du langage naturel.

Découvrez comment les modèles de langage apprennent en continu et retiennent des connaissances au fil du temps.

JADS combine la découverte de thèmes et la résumation pour des insights textuels clairs.