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Questo studio esamina come i modelli linguistici rispondono agli errori nel testo.

La ricerca migliora la capacità dei modelli OpenQA di gestire piccole modifiche nelle domande.

Dynosaur automatizza la creazione di dati per il tuning delle istruzioni, offrendo vantaggi in termini di qualità e costi.

Nuovi metodi migliorano il finetuning di modelli grandi usando meno memoria.

WebIE affronta le sfide di estrazione di dati strutturati dai contenuti web.

Questo studio valuta come i LLM migliorano i dati di addestramento per il ragionamento di buon senso in varie lingue.

Presentiamo un sistema che spiega in modo chiaro la valutazione dei testi generati dalle macchine.

Questo articolo parla di come migliorare il few-shot learning scegliendo esempi efficaci.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale per i modelli di linguaggio grandi nella navigazione web.

Nuovi metodi migliorano il ragionamento e le spiegazioni delle macchine senza dati etichettati.

Combinare modelli di linguaggio e Wikidata migliora le risposte accurate alle domande.

Nuovi metodi per selezionare esempi migliorano le prestazioni nei modelli linguistici.

Quest'articolo parla di come usare grandi modelli linguistici per migliorare il processo decisionale nella robotica.

La ricerca dimostra che i modelli di linguaggio possono migliorare le valutazioni di accuratezza dei riassunti.

ChipGPT rende il design dei chip più semplice usando un linguaggio quotidiano per gli ingegneri.

IfQA offre oltre 3.800 domande controfattuali per sfidare il rispondere a domande in open-domain.

ReFeed migliora i modelli di linguaggio recuperando automaticamente informazioni per risposte più accurate.

I ricercatori migliorano i modelli di linguaggio usando reti sparse e Mixture-of-Experts per avere prestazioni migliori.

Esaminare i pregiudizi nei modelli linguistici e i metodi per ridurli.

Un nuovo framework aiuta i modelli linguistici a imparare dagli errori per dare risposte migliori.

La ricerca valuta l'efficacia dei modelli linguistici nel gestire compiti di testo e immagine.

Un nuovo metodo di addestramento migliora le prestazioni del modello linguistico grazie a una selezione degli esempi migliore.

Un nuovo framework migliora l'analisi del discorso usando strutture tematiche e retoriche.

La ricerca si concentra sul miglioramento dell'accuratezza dei tempi nelle traduzioni tra le lingue.

Un metodo per migliorare la classificazione del testo riducendo il bisogno di dati etichettati.

Un nuovo metodo per migliorare il tracciamento dello stato del dialogo nei chatbot e negli assistenti vocali.

Un nuovo metodo migliora la qualità del riassunto dei testi, specialmente per i contenuti vietnamiti.

Un metodo per migliorare la qualità delle sezioni di lavori correlati nei articoli di ricerca.

Il Trasformatore di Fourier migliora l'elaborazione di lunghe sequenze nei compiti di linguaggio naturale.

Un nuovo metodo migliora l'estrazione degli eventi usando la generazione da struttura a testo.

Questo studio valuta i modelli linguistici su relazioni graduali tra entità nominate.

Questo studio analizza le performance dei LLM negli compiti di NLP e vocale in arabo.

Un nuovo benchmark valuta quanto bene i modelli di linguaggio capiscono le interazioni sociali.

Un nuovo modo per migliorare l'accuratezza nella selezione dei prompt nei modelli linguistici.

Un nuovo metodo punta a migliorare l'accuratezza nei sistemi di risposta alle domande.

Un corpus completo per la segmentazione dei temi a livello di paragrafo e la generazione di schemi in documenti cinesi.

Uno sguardo su come se la cavano gli LLM con compiti linguistici semplici.

Miglioramenti innovativi puntano a velocizzare le TNN mantenendo la loro efficacia nel gestire lunghe sequenze.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per addestrare modelli di intelligenza artificiale usando dati offline.

Il tuning delle istruzioni solleva preoccupazioni riguardo alle vulnerabilità di sicurezza nei modelli di linguaggio grandi.