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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.

Esaminando modelli linguistici che prevedono senza significati fissi.

Nuovi metodi migliorano l'analisi del sentiment usando modelli linguistici più piccoli in modo efficace.

Un nuovo approccio migliora i meccanismi di attenzione nella classificazione del testo usando l'apprendimento auto-supervisionato.

BookGPT usa l'IA per consigliare libri in base alle preferenze e alle valutazioni degli utenti.

Questo articolo esamina le sfide e le soluzioni nei metodi di valutazione dell'inflessione morfologica.

Uno studio su come i dati di addestramento diversificati migliorano il trasferimento dello stile del testo.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo modello per migliorare le traduzioni dal linguaggio naturale alla logica formale.

Esplorando nuovi metodi per migliorare le previsioni dei modelli di linguaggio mascherati.

Un nuovo approccio migliora l'NER usando il few-shot learning e grandi modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano la selezione delle risposte nei sistemi di domanda-risposta sfruttando il contesto.

Nuove tecniche migliorano le performance dei sistemi di QA basati su generazione usando valutazioni automatiche.

Presentiamo un metodo che riduce l'uso della memoria nei modelli transformer mantenendo le prestazioni.

Esaminando metodi per migliorare il ragionamento e l'elaborazione del contesto nei modelli linguistici.

APT offre un approccio flessibile per migliorare le prestazioni del modello linguistico.

HiTIN offre un metodo efficiente per organizzare i testi in categorie con prestazioni migliorate.

I ricercatori sviluppano modelli per capire dialoghi complessi tra più parti usando dati non etichettati.

Investigando come la struttura delle parole influisce sulla comprensione con frasi modificate.

Questo studio analizza le modifiche al vocabolario per migliorare l'accuratezza delle query SPARQL.

Un nuovo set di dati aiuta i modelli a generare espressioni di riferimento dalle immagini.

Un nuovo metodo migliora la retention delle conoscenze nei modelli linguistici attraverso il weighting dell'importanza.

Un metodo per migliorare l'addestramento dei modelli linguistici stimando le annotazioni mancanti.

Un nuovo metodo migliora l'output dei modelli linguistici senza bisogno di un heavy fine-tuning.

Un nuovo modo per i modelli di linguaggio grandi di affrontare le sfide interattive in modo efficace.

Questo articolo presenta un metodo che migliora l'efficienza della previsione strutturata.

La ricerca esamina come i modelli linguistici grandi affrontano i compiti aritmetici.

Esplorando tecniche per creare dati sintetici di alta qualità nel processamento del linguaggio naturale.

Scopri come ridurre le dimensioni di BERT mantenendo le prestazioni tramite la distillazione della conoscenza.

Un nuovo metodo migliora la diversità e la qualità delle risposte nei dialoghi.

Presentiamo un approccio economico per migliorare l'integrazione di linguaggio e immagini nei modelli di IA.

Uno studio sulla riduzione del vocabolario per modelli di linguaggio efficienti.

Calc-X aumenta significativamente l'accuratezza dei modelli linguistici nei compiti matematici.