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Utiliser des données réelles et générées pour améliorer les performances du modèle QA.

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Explorer l'intégration des réseaux de neurones et du raisonnement symbolique en IA.

Explorer l'importance de comprendre les grands modèles de langage.

Nouveau dataset et méthodes améliorent la précision des réponses aux questions sur les vidéos.

Le cadre UniSA regroupe les tâches d'analyse des sentiments pour une meilleure reconnaissance des émotions.

Apprends comment l'espace d'embedding impacte la précision du texte dans les grands modèles de langage.

Cet article parle de l'utilisation des LLMs pour automatiser l'apprentissage des ontologies à partir de texte non structuré.

Un nouveau standard pour détecter les erreurs dans les jeux de données d'ajustement des instructions.

Un cadre pour l'adaptation efficace des modèles de langage multimodaux.

Un nouveau modèle améliore la recherche d'images dans 201 langues avec des ressources limitées.

FlaMB e fournit des infos bien rangées pour extraire des connaissances procédurales des articles biomédicaux.

Avancées de la recherche dans le questionnement vidéo en utilisant des éléments textuels et visuels.

Cette étude examine la relation entre les compétences émergentes et l'apprentissage en contexte dans les grands modèles de langage.

Delta-LoRA simplifie l'ajustement des gros modèles de langage avec de meilleures performances et moins de ressources.

Cette méthode utilise des embeddings contextuels pour mesurer comment les significations des mots évoluent avec le temps.

Présentation de nanoT5, un cadre économe en ressources pour entraîner des modèles de langage avancés.

DaTrans cherche à améliorer les systèmes de dialogue en intégrant des modèles de langage pré-entraînés.

Une nouvelle approche combine les données textuelles et visuelles pour une meilleure analyse.

Des chercheurs s'attaquent à la compréhension d'images avec le défi NICE.

Un nouveau modèle améliore l'identification des métaphores dans le traitement du langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des LLM pour les tâches d'extraction d'informations ouvertes.

Une approche basée sur les Transformers améliore la précision de la reconnaissance des caractères manuscrits.

Une approche structurée pour créer des ensembles de données efficaces pour l'analyse des discours de haine.

Un nouveau modèle améliore l'extraction de texte des réseaux sociaux en vietnamien.

Une nouvelle méthode améliore la précision des LLM dans les applications médicales.

Une étude évalue la capacité des modèles de langage à trouver des preuves dans des résumés scientifiques.

Cette étude analyse la capacité de ChatGPT à donner des recommandations dans différents domaines.

Une étude évalue des encodeurs de phrases populaires et leur compréhension des significations des mots.

On améliore les modèles VQA en ajoutant du raisonnement, ce qui permet une meilleure compréhension visuelle.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'intention avec peu d'exemples.

DetermiNet vise à améliorer la capacité des modèles à identifier des objets en utilisant des déterminants.

Les robots peuvent mieux apprendre en interagissant avec des humains en utilisant le langage de tous les jours.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage en contexte et le fine-tuning pour de meilleures performances du modèle.

De nouvelles méthodes se concentrent sur l'amélioration de la qualité des données d'entraînement pour les modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la détection des émotions à partir de la parole en utilisant uniquement l'audio.

Explorer des techniques d'augmentation de données pour améliorer les systèmes d'IA conversationnelle.

Une nouvelle approche améliore le chunking non supervisé en NLP en utilisant un modèle hiérarchique.

De nouvelles méthodes améliorent les données textuelles pour les langues sous-représentées, ce qui booste la performance des modèles.

Explorer de nouveaux modèles combinant l'IA, le langage et l'informatique quantique.