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Une nouvelle approche améliore les tâches de localisation vidéo en utilisant des modèles préentraînés.

Nouveau jeu de données et méthode d'entraînement améliorent la reconnaissance des noms de logiciels.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la traduction entre le vietnamien et le chinois.

La recherche explore des méthodes pour identifier des sujets directement à partir d'enregistrements audio.

FATE améliore la détection des anomalies dans le texte en utilisant quelques exemples étiquetés et des techniques d'apprentissage innovantes.

Cet article se concentre sur la mesure et la réduction des inexactitudes dans les petits modèles de langue.

Un modèle pour générer des dialogues naturels en temps réel est développé.

Tryage aide les utilisateurs à choisir le bon modèle de langue facilement et efficacement.

Une nouvelle méthode pour mesurer la confiance dans les prédictions des modèles Transformer.

LEAP améliore les tests adversariaux pour les logiciels de traitement du langage naturel.

HopPG améliore la précision des réponses en utilisant un raisonnement itératif pour des questions complexes.

Découvrez EVE, un modèle qui améliore la compréhension des images et du texte.

Ce cadre combine image et texte pour mieux reconnaître les catégories moins fréquentes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et les performances dans l'entraînement des modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine des récompenses basées sur le langage avec des approches traditionnelles en RL.

Cet article propose une nouvelle approche pour créer des modèles NLP en utilisant des invites en langage naturel.

Découvre le potentiel et les défis des modèles de diffusion en traitement du langage.

Un nouveau cadre améliore les modèles de langue en utilisant des méthodes de retour humain hors ligne.

Un nouveau cadre pour classer des images sans étiquettes préalables en utilisant un large vocabulaire.

La recherche se concentre sur l'amélioration des modèles qui relient les visuels et le texte grâce à la compréhension du langage.

Cette étude examine les signaux trompeurs dans les modèles de traduction avancés.

Un nouveau cadre améliore la planification des tâches pour les robots en utilisant des modèles de langage.

Cette étude explore comment ChatGPT peut améliorer la détection des intentions ouvertes.

Les grands modèles de langage simplifient le développement de bases de données d'infos organisées.

Une nouvelle approche améliore la façon dont les robots comprennent les commandes dans la vie de tous les jours.

Une nouvelle approche aide les transformeurs à gérer les longs textes efficacement.

Améliorer comment TinyBERT apprend de BERT pour un meilleur traitement du langage.

Utiliser le contexte pour améliorer la précision des chatbots et l'expérience utilisateur.

Comprendre le tournant vers des modèles de langage open-source et faciles à utiliser.

Utiliser la perplexité pour identifier les entrées risquées dans les modèles de langue.

Voici GADePo, une approche flexible pour l'extraction de relations dans les documents.

ANER est un outil en ligne pour reconnaître les entités nommées en arabe et en Arabizi.

Une approche de modèle joint améliore la détection d'intention et le remplissage de slots dans les systèmes vocaux.

Cette étude explore de nouvelles façons de lier des entités biomédicales en utilisant des données structurées.

Améliorer les systèmes de dialogue parlé grâce à la correction d'erreurs et des techniques de traitement efficaces.

GEST fait le lien entre les éléments visuels et le langage pour une création de contenu plus claire.

Un aperçu plus détaillé de la régression softmax-ReLU et de son impact sur les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image de référence grâce à l'apprentissage faiblement supervisé.

Présentation d'un jeu de données axé sur des conversations questions-réponses factuelles.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la compréhension des ordis lors des discussions à plusieurs dans les hôpitaux.