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L'équipe de BeeManc a utilisé des modèles avancés pour simplifier des textes médicaux complexes à PLABA-2024.

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Les structures arborées améliorent l'efficacité et l'organisation des modèles de langage.

Une nouvelle façon de rendre les modèles de langage plus légers sans perdre en performance.

EVQAScore améliore l'évaluation de la QA vidéo de manière efficace et efficiente.

Cette étude examine comment les grands modèles de langage peuvent mal se comporter et être manipulés.

Des scientifiques mélangent des données de séries temporelles avec du texte pour améliorer les prévisions météo.

Explorer les capacités et les défis de la technologie des Transformers pour comprendre le langage.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des modèles de langue grâce à une activation d'experts plus intelligente.

Une nouvelle méthode améliore la classification de texte en utilisant des invites de type code.

Des chercheurs examinent comment plusieurs points de vue améliorent la compréhension des opinions humaines par l'IA.

Découvrez comment le réglage dynamique des sous-ensembles améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles d'IA.

STEP améliore les capacités de planification des agents linguistiques grâce à une mémoire structurée et une gestion des tâches.

Des chercheurs s'attaquent au problème des inexactitudes dans les modèles de langue.

SAM-Decoding améliore l'efficacité de la génération de texte dans les modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore les compétences de raisonnement des modèles de langage en utilisant l'optimisation des préférences.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des machines à détecter les frontières des mots dans la parole.

Découvrez comment le TDA améliore la compréhension dans l'analyse linguistique.

Des recherches montrent comment les Transformers gèrent la mémorisation dans les tâches linguistiques.

La recherche utilise des agents utilisateurs pour évaluer les systèmes de dialogue orientés tâche.

Llava mélange texte et images pour améliorer les réponses aux questions.

HNCSE améliore la compréhension des langages informatiques en utilisant des exemples négatifs difficiles.

Un aperçu de comment les LLM traitent le langage grâce à des techniques de raisonnement.

Découvrez le modèle Mamba 1-bit efficace pour le traitement du langage.

Apprends comment le classement par paires aide à choisir le meilleur modèle de langue.

L'auto-attention sélective améliore la compréhension du langage en se concentrant sur les infos clés.

Une nouvelle approche améliore la façon dont on étiquette les données de séquence.

Les jeux de données RedPajama visent à améliorer la formation des modèles de langage grâce à la transparence et à des données de qualité.

Une explication claire des composants du modèle de langue et de leurs rôles.

AEN propose une classification de texte efficace avec peu de besoin en traitement.

Explore comment AnchorAttention améliore l'efficacité dans le traitement des longs textes avec des modèles de langage.

Un coup d'œil sur comment le décodage spéculatif améliore les performances des modèles de langage.

Un aperçu de comment les méthodes de pooling impactent BERT et GPT dans l'analyse des sentiments.

Cet article parle des méthodes efficaces pour vérifier les connaissances dans les systèmes RAG.

Découvre comment l'augmentation de données peut améliorer les modèles NER dans les domaines à faibles ressources.

Comprendre comment les Graphes de Connaissances peuvent réduire les fausses infos dans les réponses de l'IA.

Des recherches montrent que des questions originales peuvent améliorer l'entraînement des modèles de langage.

Les tâches NLI sont-elles toujours pertinentes pour tester les grands modèles de langage ?

Un aperçu des descriptions d'images détaillées grâce à la légende d'images compositionnelle.

Explorer comment le fine-tuning affecte le raisonnement dans les modèles de langage.