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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.

Un cadre améliore les GNN en utilisant des attributs textuels dans des structures de graphes.

Un regard sur le raisonnement formel dans les transformateurs uniquement encodeurs et ses implications.

Nouveau cadre améliore la reconnaissance d'images dans différents domaines en utilisant des descriptions en langage.

Un système de génération de texte automatisé aide à la communication pour ceux qui ont des difficultés linguistiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle avec des ajustements simples.

Stratégies pour améliorer l'apprentissage des connaissances dans les modèles de langage.

Une méthode pour réduire la taille des grands modèles de langage tout en gardant leur performance.

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.