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Analyser comment les infos dépassées influencent les réponses des modèles de langage.

Enquêter sur comment les tokens de remplissage impactent la performance des modèles de langage.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les systèmes QA en élargissant les ensembles de réponses.

Découvrez une nouvelle méthode d'embedding de texte qui améliore la précision de classification.

Une nouvelle approche pour représenter et analyser les modèles de processus en utilisant des embeddings.

Explore des transformations pour améliorer la qualité des tests de langue naturelle.

Des recherches montrent que les tokens précédents peuvent améliorer les résultats des modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision des prédictions des modèles linguistiques.

Un aperçu de la distance d'édition et de son rôle dans les transducteurs à états finis.

Créer des ressources pour DocRE en japonais grâce au développement de jeux de données innovants.

Une nouvelle méthode utilise des questions pour identifier les rôles d'événements dans les documents.

Apprends comment de nouvelles méthodes améliorent les connexions visuelles et textuelles des modèles.

Une étude sur l'adaptation des LLM pour une génération efficace de notes cliniques.

Les petits modèles de langage peuvent améliorer le raisonnement grâce à des critiques auto-générées.

Cet article parle de comment les transformeurs apprennent la structure du langage grâce à des méthodes d'entraînement.

Un corpus japonais solide créé à partir de données de Common Crawl améliore la performance des LLM.

Un nouveau parser améliore le traitement du langage grâce à des méthodes inspirées du cerveau.

Transformer un dataset MCQA pour des questions extractives dans plusieurs langues.

Améliorer les modèles de langue japonaise avec des connaissances en anglais booste grave les performances.

Une nouvelle méthode améliore les autoencodeurs pour une meilleure représentation des données.

Le nouveau module QASE améliore la précision dans les tâches de compréhension de lecture par machine.

Présentation du dataset ViOCRVQA pour améliorer les réponses aux questions visuelles en vietnamien.

Des chercheurs s'attaquent aux variations d'orthographe pour améliorer la performance du NLP en pidgin nigérian.

Llip améliore comment les images sont associées à des descriptions textuelles variées.

Cette recherche montre comment LoRA améliore la performance des modèles de langage sur des tâches spécifiques.

Un aperçu concis des hallucinations dans les MLLM et des stratégies pour améliorer la fiabilité.

Un nouveau critère évalue la compréhension de la compétence linguistique par les modèles de langage.

Un examen de comment les modèles de langage déterminent la vérité des affirmations.

De nouvelles métriques améliorent l'évaluation des systèmes d'extraction d'informations dans les documents manuscrits.

Une étude comparant les méthodes d'attribution d'instance et de neurone dans les modèles de langue.

Une étude révèle des infos sur l'équilibre entre les entrées visuelles et textuelles dans les VLMs.

L'optimisation des préférences douces améliore la façon dont les modèles de langage s'alignent avec les préférences humaines.

Un cadre pour améliorer la précision du raisonnement dans les LLMs grâce à une vérification structurée.

Adapt-LLM améliore la performance des LLM en équilibrant les connaissances internes et les infos externes.

Un nouveau modèle améliore la précision des traductions en prédisant les caractéristiques de co-référence.

Ce cadre améliore la façon dont les systèmes apprennent les préférences des utilisateurs à travers la conversation.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les petits modèles de langage pour des tâches complexes.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les modèles de langage grâce à un apprentissage des préférences efficace.

Découvrez comment RST-LoRA améliore la synthèse en utilisant la théorie de la structure rhétorique.

Apprends comment le Context Steering améliore les réponses des modèles linguistiques grâce à une utilisation adaptable du contexte.