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Nuovi metodi migliorano la chiarezza del testo attraverso una segmentazione efficace delle proposizioni.

MM-Instruct migliora la capacità dei grandi modelli multimodali di seguire istruzioni diverse.

Un nuovo sistema migliora la gestione della memoria per la generazione di testi lunghi nei modelli di linguaggio.

Un approccio innovativo per garantire la privacy mantenendo l'utilità del testo nei modelli di NLP.

TreeSeg migliora l'organizzazione dei trascritti grazie a tecniche di segmentazione dei temi efficaci.

Un nuovo metodo usa la traduzione per migliorare l'addestramento dei modelli di linguaggio.

Questo articolo mette in evidenza la necessità di avere una classificazione chiara nei compiti linguistici a lungo contesto.

Questo articolo presenta un metodo che semplifica il recupero e la generazione di testo nel NLP.

Il BPE acustico migliora l'intelligibilità e la qualità del parlato nei sistemi TTS.

Un nuovo metodo combina il ragionamento basato su testo e SQL per migliorare le risposte alle domande sulle tabelle.

Introducing BADM per un training più veloce e preciso nei modelli di deep learning.

Ricerche dimostrano che l'affinamento con dati in inglese può migliorare il recupero di informazioni multilingue.

CD-T migliora la comprensione dei modelli transformer, aumentando l'interpretazione e la fiducia.

Questo articolo esamina i metodi per valutare i riassunti di testo usando grandi modelli linguistici.

Un nuovo framework migliora il modo in cui i modelli generano immagini da prompt testuali complessi.

BAPO migliora i modelli linguistici mantenendo le conoscenze essenziali e le preferenze degli utenti.

Miglioramenti al modello BERT per una gestione migliore dei documenti legali turchi.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la coerenza usando collocazioni nei dati linguistici.

Un nuovo metodo per riscrivere testi che garantisce la privacy e mantiene il significato.

I nuovi modelli producono descrizioni video di alta qualità in modo efficace.

WallFacer migliora l'efficienza nell'addestramento di modelli Transformer a lungo raggio con comunicazioni ottimizzate.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel rispondere a domande su video lunghi.

TADPoLe allena agenti usando ricompense basate su testo per l'esecuzione di compiti naturali.

Un nuovo approccio che migliora le prestazioni di UDA usando CLIP e guida linguistica.

Un framework per ridurre il bias nei modelli linguistici di AI mantenendo l'accuratezza.

Valutare metodi per migliorare le performance in contesti lunghi nei modelli linguistici.

Il modello XLSR-Transducer è super per la trascrizione in tempo reale con poca roba.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle miscele di dati per l'addestramento dei modelli linguistici.

DogeRM unisce modelli generali e specifici per migliorare l'efficacia delle prestazioni del modello linguistico.

HyperLoader migliora l'allenamento di modelli multitasking usando tecniche innovative e hypernetwork.

Un nuovo metodo migliora il rispondere alle domande nei grafi di conoscenza usando esempi.

Integrare la conoscenza dei grafi migliora le performance nelle lingue a bassa risorsa utilizzando adattatori linguistici.

Questo studio analizza come i modelli linguistici adattano le spiegazioni per diversi livelli di lettura.

Nuovi modelli migliorano l'analisi del testo per l'inglese malese usando articoli di notizie locali.

I ricercatori stanno studiando metodi per proteggere informazioni sensibili nei modelli di classificazione del testo.

Un nuovo framework che migliora le previsioni per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni usando dati sulle performance storiche.

SLIMER migliora le performance di NER concentrandosi su definizioni e linee guida.

La ricerca svela nuovi metodi per la scrittura automatica di referti diagnostici usando l'IA.

Scopri come la generazione aumentata da recupero migliora la qualità delle informazioni e la rilevanza delle risposte.

CPT migliora le prestazioni dei modelli black-box senza accesso diretto ai parametri interni.