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Un nuovo approccio migliora i modelli NLP contro attacchi avversariali tramite parafrasi mirate.

Scopri le ultime tecniche e sfide nel creare immagini da testo.

Migliorare l'adattabilità dei modelli linguistici attraverso il recupero selettivo degli esempi.

Nuovi metodi valutano come i sistemi di dialogo mantengono la coerenza della personalità.

Nuove strategie migliorano la comprensione di immagini e testi nei modelli.

Un nuovo modello trasforma le ricette di cucina in grafici per capirle meglio.

Questo studio analizza quanto bene i modelli di linguaggio capiscono le domande legate al tempo.

Un nuovo framework migliora la segmentazione degli oggetti basata su descrizioni in linguaggio naturale.

Esaminando come i LLM preferiscano i contesti generati rispetto a quelli recuperati nel rispondere alle domande.

SHACL offre una soluzione pratica per modellare requisiti normativi complessi.

Questo studio propone nuovi metodi per valutare le risposte nel campo della domanda e risposta automatica.

Nuove tecniche stanno migliorando i sistemi di risposta a domande in arabo per ottenere prestazioni migliori.

La meta-prompting migliora le performance dei modelli linguistici scomponendo i compiti e collaborando con esperti.

Esaminando le sfide che i modelli transformer affrontano nell'apprendere la ricorsione strutturale.

Un nuovo metodo riduce i parametri nei modelli transformer mantenendo le prestazioni.

Questo studio mette in evidenza l'importanza di misurare l'incertezza nelle valutazioni dei modelli linguistici.

Questo framework migliora come le conoscenze vengono combinate nei modelli di machine learning per avere prestazioni migliori.

Uno studio su come combinare tratti di gruppo e individuali nel trattamento del linguaggio naturale.

APT-Pipe automatizza la regolazione dei prompt per un'annotazione del testo efficiente usando ChatGPT.

La ricerca esplora come i computer partecipano a conversazioni basate su immagini.

Un progetto punta a migliorare l'elaborazione del parlato francese usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui le macchine riconoscono il ritmo della parola e le emozioni.

Un nuovo modello linguistico migliora la comprensione e la generazione di testi in turco.

Uno studio per ridurre il rumore nei testi in Bangla per migliorare l'analisi del sentiment.

Un confronto tra ChatGPT e BERT nel capire i cambiamenti di significato delle parole nel tempo.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento continuo per compiti che combinano visione e linguaggio.

Questo studio valuta quanto bene i LLM ricordano conoscenze strutturate dalle ontologie.

Un nuovo dataset per testare i sistemi RAG su domande complesse a più passaggi.

Un nuovo metodo migliora il completamento dei grafi di conoscenza usando grandi modelli di linguaggio.

Nuovi framework puntano a migliorare l'efficienza dei LLM con l'integrazione di strumenti.

OpenMoE presenta approcci innovativi per migliorare l'efficienza e le prestazioni dei modelli di linguaggio.

I nuovi modelli puntano a migliorare la tecnologia linguistica per i parlanti portoghese brasiliani.

Un nuovo sistema ottimizza i modelli di linguaggio per risposte più veloci ed efficienti.

Migliorare le basi di conoscenza usando modelli di linguaggio e inferenza testuale per essere più precisi.

LLaVA-MoLE migliora i modelli multimodali usando un routing esperto per ottenere prestazioni migliori.

Uno sguardo ai Mixture-of-Experts e al ruolo dei router nell'efficienza dei modelli.

MoE-LLaVA combina immagini e testo usando una struttura di modello efficiente.

OGEN migliora la capacità dei modelli visione-linguaggio di riconoscere nuove classi in modo efficace.

ChatMPC consente agli utenti di personalizzare i robot attraverso interazioni in linguaggio naturale in tempo reale.

VoxtLM combina riconoscimento vocale, sintesi, generazione di testo e continuazione in un unico modello.