Articoli più recenti per Elaborazione del linguaggio naturale

I ricercatori stanno indagando sulle sfide che affrontano i LLM con domande ambigue.

Un nuovo metodo per migliorare l'uso della memoria nei modelli linguistici.

Un metodo di apprendimento attivo in due fasi migliora l'accuratezza del riconoscimento vocale con meno dati.

Un dataset che semplifica le query sui Registri Elettronici della Salute tramite linguaggio naturale.

MoEUT migliora l'efficienza e le prestazioni dei Transformer Universali nei compiti di linguaggio.

Uno studio su come migliorare la robustezza contro gli attacchi nei modelli linguistici.

Esaminando come la complessità geometrica influisce sulle prestazioni del modello nel trasferimento dell'apprendimento.

Questo articolo parla delle allucinazioni nei LVLM e propone metodi per affrontarle.

Il framework HDC migliora il riconoscimento degli oggetti usando descrizioni linguistiche nelle immagini.

Introducendo Allineamento da Dimostrazioni per modelli linguistici sicuri ed efficaci.

Una panoramica sul crescente campo della generazione di testo e le sue implicazioni.

Un metodo per allenare grandi reti neurali in modo efficiente usando meno memoria.

Questo studio esplora come le fasi ad alta dimensione migliorano le performance dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora la capacità dell'IA di modificare le conoscenze e rispondere a domande complesse.

InteractTraj crea percorsi di guida realistici che riflettono le interazioni dei veicoli usando comandi in linguaggio naturale.

GFLean trasforma il linguaggio naturale in dichiarazioni matematiche formali in modo efficiente.

Il reservoir computing offre un modo nuovo per gestire i dati delle serie temporali in modo efficiente.

Un nuovo modo per gestire e modificare in modo efficace la conoscenza non strutturata.

Un nuovo modo per accelerare i trasformatori mantenendo la precisione.

Un nuovo metodo migliora la percezione delle immagini nei modelli linguistici usando modelli di diffusione.

Un nuovo metodo per creare dataset automaticamente migliora l'efficienza del machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento dei modelli linguistici usando più riferimenti.

Un nuovo metodo per migliorare la velocità di risposta nei modelli linguistici usando il processamento selettivo dei documenti.

Un nuovo metodo migliora l'elaborazione dei dati di sequenza usando modelli di stato e funzioni di trasferimento.

DynRefer migliora il modo in cui le macchine descrivono le immagini con risoluzioni dinamiche.

KG-FIT combina grafi di conoscenza con intuizioni dei modelli di linguaggio per una rappresentazione dei dati più ricca.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione dell'addestramento dei grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora il ragionamento nei modelli di linguaggio automatizzando l'etichettatura dei passaggi.

Uno sguardo ai metodi efficaci per affinare i modelli linguistici.

Un nuovo modello migliora i Transformers combinando informazioni sensoriali e relazionali.

Zamba è un modello di linguaggio ibrido che combina architetture a stato spaziale e transformer.

Link2Doc migliora la previsione dei link unendo testo e struttura del grafo.

Un metodo per generare dati di addestramento di qualità per il fine-tuning dei modelli di linguaggio.

Presentiamo GRAG per migliorare l'accuratezza dei modelli linguistici usando strutture grafiche.

M-RAG migliora la generazione di testi attraverso un recupero delle informazioni efficiente.

Un metodo che trasforma domande in linguaggio naturale in query SQL accurate per database complessi.

Un nuovo metodo accelera le risposte dei modelli di linguaggio grandi usando il riutilizzo della cache KV.

La ricerca mostra come i modelli di linguaggio grandi rispondono a diversi tipi di input.

Migliorare la qualità della generazione di testo scegliendo esempi più puliti.

Un modello semplificato per una navigazione efficace usando istruzioni in linguaggio naturale.