Articoli più recenti per Elaborazione del linguaggio naturale

Esaminare la Winograd Schema Challenge e le sue implicazioni per la comprensione dell'IA.

Un nuovo framework per valutare i sistemi RAG senza riferimenti umani.

Questa ricerca esamina le tecniche di prompt-learning per la classificazione del testo con modelli piccoli nel retail.

Un nuovo framework combina CodeBERT e GNN per una migliore rilevazione delle vulnerabilità nel software.

Scopri come LoRA permette di fare un fine-tuning efficiente di modelli grandi su hardware di consumo.

Un nuovo metodo permette ai robot di riordinare oggetti usando comandi in linguaggio naturale.

Un metodo per combinare modelli generativi per una creazione di dati migliore.

Esplorare miglioramenti nei modelli linguistici per gestire input di testo lunghi.

Nuovo metodo migliora le prestazioni dell'IA nella comprensione e nel captioning delle immagini.

Nuovo framework migliora l'interazione dei robot tramite comandi in linguaggio naturale e contesto.

Nuovi metodi migliorano le performance del VideoQA usando pochissimi dati per il training.

Un nuovo approccio al routing migliora la selezione dei modelli di linguaggio grandi per compiti specifici.

Un nuovo dataset per valutare i LLM su domande di elaborazione del linguaggio naturale.

Un nuovo modello migliora il riconoscimento dei temi nelle recensioni degli utenti.

Combinare modelli di linguaggio e visione migliora la risposta a domande su immagini senza bisogno di un allenamento intensivo.

Un nuovo metodo migliora l'analisi del sentiment nei dialoghi.

Una nuova architettura per migliorare il machine learning nei compiti linguistiche.

Spider4SPARQL migliora il test per tradurre il linguaggio naturale in query SPARQL.

Questo studio valuta la capacità dei LLM in compiti di ragionamento argomentativo.

Esplorando un nuovo strumento per un migliore controllo nella generazione di testi.

Un metodo per aggiustare DebertaV3 per farlo funzionare bene nei compiti in portoghese brasiliano.

Nuovo metodo riduce i token visivi per un allenamento più economico.

La ricerca punta a migliorare i modelli linguistici usando fonti di dati esterni precise.

Nuovi metodi per selezionare dati vocali riducono il labeling mentre migliorano la precisione del riconoscimento.

Una panoramica delle tecniche e delle sfide nell'estrazione di relazioni a livello di documento.

Il framework TEMT migliora il completamento dei grafi di conoscenza temporali usando il contesto testuale.

La ricerca punta ad allineare i processi di parsing delle macchine con la comprensione del linguaggio umano.

Esaminare l'impatto della coerenza del modello di ricompensa sulle prestazioni del modello linguistico.

Un nuovo framework migliora la gestione dei testi e delle conversazioni più lunghi da parte dei LLM.

Un framework migliora le prestazioni dei LLM integrando set di strumenti su misura per vari compiti.

Uno sguardo a come i metodi di ricerca ad albero migliorano i grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo dataset migliora l'apprendimento zero-shot per il riconoscimento delle azioni nei video.

Uno sguardo approfondito su come i LLM trasformano il linguaggio in codice in diversi compiti.

Nuovo dataset e modello migliorano l'identificazione degli oggetti da query complesse.

Questo studio esamina le prestazioni dei modelli NER sui libri di avventure di Dungeons and Dragons.

Questo studio migliora le prestazioni nel rispondere a domande in più lingue usando metodi e strategie di dati innovativi.

Valutare le capacità dei LLM con la sintassi Turtle nei compiti di grafo della conoscenza.

SCALE unisce modelli specializzati e modelli grandi per migliorare la traduzione, soprattutto per le lingue a basso costo di risorse.

Questo articolo parla dell'integrazione dell'apprendimento auto-supervisionato e dei modelli basati sull'energia nel machine learning.

Un nuovo metodo per prevedere le emozioni durante le conversazioni, migliorando l'interazione tra umani e macchine.