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Un nuovo approccio integra il duck typing, le box embeddings e i grafi di conoscenza per migliorare il recupero delle entità.

Un nuovo framework migliora la creazione dei dati di istruzione per i modelli di linguaggio usando conoscenze non supervisionate.

Un metodo per migliorare i compiti dei modelli linguistici prevedendo i cambiamenti necessari invece di generare testi interi.

Un metodo riduce il campionamento delle risposte per i modelli linguistici mantenendo l'accuratezza.

Esaminando le prestazioni del recupero generativo su grandi dataset di documenti.

La ricerca dimostra che i prompt in pseudo-codice migliorano l'efficienza e la chiarezza dei modelli linguistici.

Uno sguardo a come i sistemi di recupero gestiscono le query utente complesse.

Un nuovo metodo migliora la didascalia audio generando frasi più chiare e varie.

LLM-Pruner comprime modelli grandi mantenendo però le loro performance nei compiti.

Un nuovo modello migliora la comprensione dei dialoghi parlati unendo voce e testo.

Un nuovo metodo migliora i modelli linguistici con una memoria esterna adattabile per una comprensione migliore.

Presentiamo l'Apprendimento Inclusivo dai Feedback Umani per migliorare i modelli linguistici.

Questo articolo parla di come migliorare le prestazioni dei modelli multilingue attraverso metodi di affinamento migliorati.

Una nuova tassonomia per migliorare le performance degli LLM su compiti complessi.

Un nuovo sistema genera spiegazioni per migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio senza sforzo umano.

Un approccio strutturato per migliorare la classificazione delle entità nel testo usando ontologie.

Un nuovo approccio migliora il ragionamento logico nell'IA unendo LLM e risolutori simbolici.

I pointer networks migliorano i modelli di linguaggio risolvendo i problemi del softmax.

Un nuovo metodo migliora la capacità dei modelli linguistici di imparare in continuazione.

Questa ricerca esplora come prevedere le parole future possa migliorare le prestazioni dei modelli linguistici.

Un metodo per aiutare le macchine a imparare nuovi compiti mentre si ricordano quelli vecchi.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle risposte nei sistemi di dialogo basati su documenti.

LogiCoT migliora il ragionamento logico dei modelli linguistici attraverso compiti strutturati.

Un nuovo approccio migliora i sistemi di dialogo concentrandosi sulle esperienze degli utenti e sulle intuizioni soggettive.

Questo articolo parla dell'importanza delle rappresentazioni delle frasi nel trattamento del linguaggio naturale.

Un nuovo metodo migliora come i LLM creano dati grafici strutturati.

Un nuovo metodo migliora l'attenzione Multi-Head per una maggiore efficienza e performance nei compiti di linguaggio.

Esplorare le difficoltà nell'apprendimento attivo e le sue implicazioni per la ricerca.

I modelli di linguaggio basati sull'energia mostrano potenzialità nel migliorare l'accuratezza del riconoscimento vocale.

Un nuovo metodo per migliorare la chiarezza e la pertinenza delle ricerche.

Scopri come l'apprendimento attivo e l'autoformazione migliorano l'efficienza dei modelli linguistici.

Questo articolo esamina strategie per migliorare i sistemi Text-to-SQL usando modelli di linguaggio ampi.

AuT-Few semplifica la creazione di prompt, migliorando l'efficienza del modello linguistico.

Un approccio innovativo migliora il NER affrontando le sfide delle etichette crowdsourced.

Questa ricerca si concentra sul miglioramento dei modelli QA per domande ambigue.

Un nuovo modello, SimpleBART, migliora la semplificazione del testo per una comprensione migliore.

Il Federated Learning migliora l'efficienza della traduzione garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo migliora il NER basato su dizionario per testi biomedici.

Un nuovo metodo migliora la generazione di risposte per le conversazioni di gruppo senza dati etichettati.

I ricercatori migliorano la navigazione dei robot con l'identificazione dettagliata degli oggetti.