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Nuovi metodi migliorano il riconoscimento vocale per lingue a bassa risorsa senza testo.

Un nuovo metodo rende tutto più chiaro grazie a una semplificazione efficace delle frasi.

TrojVLM espone vulnerabilità nei modelli di linguaggio visivo a attacchi backdoor.

Migliorare i sistemi di elaborazione del linguaggio per capire meglio i significati delle parole spagnole.

Uno studio sulla rilevazione automatica del linguaggio offensivo usando tecniche moderne.

Uno studio su come migliorare i modelli NLP per testi medici nella sanità danese.

Un metodo innovativo per convertire voci tra lingue mantenendo caratteristiche uniche.

Indagare le connessioni tra modelli linguistici e risposte cerebrali durante l'ascolto di storie.

Un nuovo approccio mescola semplicità ed efficacia negli strumenti di analisi del testo.

Un metodo per aiutare i modelli linguistici a gestire domande difficili in modo efficiente.

Questo framework migliora i modelli linguistici imparando in modo efficace le preferenze individuali degli utenti.

GDTB migliora la nostra comprensione di come le frasi si collegano nel discorso inglese.

Esplorando gli strani errori commessi dai grandi modelli linguistici.

Un nuovo metodo aiuta i modelli linguistici a imparare attraverso feedback guidato.

Controlla gli effetti audio usando descrizioni semplici per fare aggiustamenti più facili al suono.

Integrare trascrizioni fonemiche può migliorare le prestazioni dei LLM in diversi scritture linguistiche.

Uno sguardo a come i modelli linguistici imitano le funzioni cognitive umane.

La precisione influisce sull'efficacia e sul costo della formazione dei modelli linguistici.

La ricerca evidenzia i problemi di sicurezza nei vari strati dei modelli visione-linguaggio.

La contaminazione dei dati influisce sulle prestazioni dei modelli linguistici e sui metodi di valutazione.

Questo articolo parla della necessità di trasparenza nei benchmark dei modelli linguistici.

Uno studio rivela come le impostazioni di temperatura influenzano l'estrazione delle informazioni nella ricerca medica.

Uno sguardo a SuffixDecoding e il suo impatto sull'efficienza dei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei grandi modelli linguistici.

Il dataset FASSILA ha lo scopo di combattere la disinformazione e analizzare i sentimenti nel dialetto algerino.

Un nuovo approccio migliora la chiarezza nei modelli di linguaggio dei computer.

Questo studio mostra i vantaggi di raggruppare parole simili per capire meglio la lingua.

I ricercatori studiano le abilità di ragionamento spaziale dei Grandi Modelli Multimodali.

La ricerca propone metodi per trovare elementi comuni in dati multi-modali non allineati.

Asterisco* mostra come modelli piccoli possano elaborare il linguaggio in modo efficace.

Introducendo un nuovo benchmark per testare modelli linguistici finanziari in inglese e cinese.

Fish-Speech migliora la tecnologia vocale per un'esperienza di comunicazione più naturale.

Uno sguardo a quanto velocemente i nostri cervelli rispondono al linguaggio mentre leggiamo.

Uno studio sui sentimenti e la rilevanza dei commenti su YouTube in Bangla.

CULL-MT semplifica i modelli di traduzione multilingue per migliorare l'efficienza e le prestazioni.

Ridurre le dimensioni del modello linguistico senza perdere intelligenza.

Uno sguardo a perché i modelli di linguaggio inventano fatti e come risolverlo.

Uno sguardo a come le operazioni di insieme possono aiutare a valutare i modelli linguistici.

OpenThaiGPT 1.5 è un chatbot avanzato per compiti in lingua tailandese.

Il contesto migliora la qualità e la rilevanza delle risposte dei modelli di linguaggio.