Derniers articles pour Traitement du langage naturel

Raven améliore les modèles de langue grâce à des techniques de récupération innovantes et un meilleur apprentissage du contexte.

Une nouvelle approche améliore la qualité des données synthétiques en équilibrant cohérence et diversité.

Découvrez des moyens efficaces de trouver des moments vidéo en utilisant des requêtes en langage naturel.

Examiner les défis de la rétention des connaissances dans les gros modèles de langage pendant l'entraînement continu.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'extraction de phrases clés en utilisant des modèles de diffusion et un classement amélioré.

Une nouvelle méthode révèle comment détecter la contamination des données de test dans les modèles de langage.

Une méthode pour rendre les modèles linguistiques plus sûrs tout en gardant la qualité.

Cette étude examine comment adapter des grands modèles de langage pour des tâches efficaces de séries chronologiques.

Présentation de PCRL, une technique pour compresser efficacement les prompts dans les modèles de langue.

Une étude explore des stratégies d'apprentissage continu pour améliorer les systèmes de récupération d'infos.

Une nouvelle méthode réduit l'utilisation de la mémoire et accélère les grands modèles de langage.

Des représentations de mots compactes améliorent la performance et l'efficacité des modèles de langage.

Une nouvelle base de données améliore la précision des réponses pour les questions vagues en utilisant des données de Wikipédia.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance des entités nommées dans le domaine biomédical.

Nouveau modèle améliore la vitesse de reconnaissance vocale et l'utilisation de la mémoire.

Cet article examine comment les LLM améliorent la récupération de passages denses.

Explorer les avantages et les défis de l'apprentissage multitâche en NLP.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images à partir de texte en utilisant des mises en page sémantiques.

Évaluer la capacité des LLM à détecter des instructions nuisibles dans les demandes des utilisateurs.

Analyser des méthodes pour retrouver rapidement des rapports de bugs similaires pour les développeurs.

Une étude sur le maintien du sens tout en changeant le style du texte.

Ce modèle simplifie les explications en combinant plusieurs tâches en une seule.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des modèles de langue en utilisant des groupes d'exemples plus petits.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines évaluent les relations spatiales dans les images.

Combiner les LLM et les CA peut améliorer les capacités de l'IA et régler leurs limitations.

Un nouveau modèle améliore la façon dont les ordinateurs traitent la langue parlée.

Une nouvelle méthode améliore VideoQA en s'attaquant aux réponses rares et jamais vues.

Une nouvelle méthode améliore la classification de l'intention de recherche dans les environnements de shopping en ligne.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par instances multiples en réduisant le surapprentissage et en renforçant la reconnaissance des caractéristiques.

HICL améliore la compréhension des posts sur les réseaux sociaux en utilisant des hashtags et l'apprentissage en contexte.

Cet article examine la performance de différents modèles de langue dans des tâches NLP clés.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles Vision-Language à s'adapter à de nouvelles tâches.

Une étude sur l'utilisation des modèles de langage pour classifier des manifestes politiques selon divers facteurs.

Nouvelle base de données et cadre améliorent les capacités de réponse aux questions orales.

Une nouvelle méthode pour guider les modèles de langage efficacement.

SpikingBERT combine des réseaux neuronaux à impulsions avec des tâches de langage pour une meilleure efficacité énergétique.

Un aperçu de comment l'ajustement des instructions améliore les réponses des modèles de langage.

Cette étude évalue les techniques d'analyse de sentiment pour le bangladais en utilisant des modèles de langue avancés.

Cette étude compare PEFT et ICL pour améliorer la génération de code avec des LLM.

Une étude sur l'extraction de caractéristiques pour la classification de texte en bangla en utilisant des modèles d'apprentissage profond.