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De nouvelles méthodes améliorent les performances des LLM en compressant les entrées de tokens.

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La méthode FLEX propose une nouvelle approche pour évaluer les systèmes texte-en-SQL de manière précise.

Un nouveau modèle améliore les embeddings de texte grâce à des stratégies d'apprentissage en contexte.

Une nouvelle méthode vise à réduire la fuite sémantique dans les embeddings de phrases interlangues.

Cet article présente un nouveau cadre pour améliorer les techniques d'inférence pour les modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'extraction des triplets aspect-sentiment.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour gérer de longs textes dans les modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la performance de Flash Attention pour les masques d'attention clairsemés.

Une nouvelle métrique qui améliore l'évaluation de la cohérence factuelle dans les résumés automatiques.

Cette approche facilite le choix des ensembles de données de préentraînement efficaces pour les modèles de langue.

Les techniques d'attention adaptative améliorent les performances et réduisent les besoins en ressources dans les LVLM.

La recherche améliore la génération de données en apprentissage automatique grâce à des méthodes synthétiques pour des explications plus claires.

Une méthode pour entraîner des modèles de langue en utilisant des techniques de sélection de données ciblées.

Une nouvelle méthode accélère les résultats des modèles de langue tout en gardant la qualité.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de récupération en utilisant des requêtes synthétiques sans données étiquetées.

Améliorer la précision de la traduction du langage naturel vers la logique du premier ordre.

Un nouveau système de balisage améliore la reconnaissance des entités nommées discontinues.

Cette recherche examine le rôle des LLM dans l'amélioration de l'extraction de données et de l'interaction.

Une étude des ensembles de données et des métriques dans la recherche sur le questionnement.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des textes en utilisant des probabilités douces pour plus de précision.

Ce document présente un cadre pour améliorer la NER en italien en utilisant des modèles avancés.

Cette étude présente BiMI pour améliorer les systèmes de récompense en apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la planification sans dépendre d'experts.

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Une nouvelle méthode utilisant des graphes de connaissances pour des réponses précises à des questions simples.

Ce benchmark évalue les menaces à la vie privée et les mécanismes de défense dans les modèles de PNL.

Présentation d'une méthode adaptable pour suivre les besoins des utilisateurs dans les systèmes de dialogue.

Cette étude révèle comment les LLMs adaptent leur apprentissage grâce à des schémas d'attention.

DiaSynth crée des dialogues de haute qualité pour former efficacement des systèmes conversationnels.

Un nouveau cadre améliore la détection des faux résultats dans les modèles de langage en utilisant des données non étiquetées.

Ce cadre améliore la performance du modèle en s'attaquant aux données augmentées de mauvaise qualité.

Explorer les pièges des modèles de langage dans l'interprétation des données.

On améliore l'Optimisation de Préférence Directe pour mieux gérer les égalités dans la prise de décision.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles de langage avec de longs textes.

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Un nouveau cadre vise à améliorer la fiabilité et la clarté dans le raisonnement de l'IA.

Apprends comment améliorer l'efficacité des modèles de langage à long contexte.