Articoli più recenti per Elaborazione del linguaggio naturale

Un nuovo modo per valutare i modelli di linguaggio in modo efficiente.

Un metodo per costruire Grafi della Conoscenza da documenti grezzi in modo efficiente.

Nuovi metodi affrontano le sfide delle etichette sbilanciate nel NER per la salute.

CAST offre un approccio preciso alla gestione delle risposte dei modelli linguistici.

Questo documento presenta il chunking tardivo per un migliore recupero del testo preservando il contesto.

La ricerca mostra come il coding influisca sulle capacità dei modelli linguistici in vari compiti.

Questo metodo migliora l'accuratezza del riconoscimento per i nomi rari nei risultati vocali.

Esplorare l'impatto dell'apprendimento in contesto sulle prestazioni dei modelli linguistici.

VILA-U integra video, immagini e compiti di lingua in un'unica struttura.

RLPF migliora il riassunto dei dati degli utenti per previsioni migliori.

Presentiamo un metodo per migliorare le risposte alle domande nei video con più eventi.

Migliorare l'identificazione delle parole parlate tramite indizi visivi in lingue poco supportate.

Questo studio esplora come i modelli di linguaggio imparano da esempi e conoscenze pregresse.

Questo articolo parla degli MLSAE e del loro ruolo nell'analizzare i livelli dei modelli di linguaggio.

Questo studio valuta i modelli di linguaggio grandi come giudici in compiti di ragionamento matematico.

Questo lavoro migliora i modelli visivi-linguistici con strategie di dati migliori e tecniche innovative.

SSR migliora le prestazioni dei modelli linguistici mantenendo le loro abilità generali.

Il metodo Untie the Knots migliora la gestione di testi lunghi nei modelli linguistici.

La ricerca rivela come i vari strati nei LLM contribuiscono in modo uguale alle previsioni.

Un nuovo metodo migliora la comprensione del linguaggio nei modelli Transformer usando geometrie non lineari.

Un nuovo metodo migliora la qualità del codice prodotto dai modelli di linguaggio.

Questa ricerca migliora il modo in cui i modelli rispondono alle domande usando le tabelle.

Uno studio mette in evidenza le difficoltà di ragionamento nei modelli di linguaggio moderni a causa di informazioni fuorvianti.

Due metodi innovativi migliorano le prestazioni e l'accuratezza della correzione ortografica cinese.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione degli oggetti nelle immagini attraverso un'integrazione visiva e testuale personalizzata.

Nuovi metodi aumentano la precisione e la coerenza nei modelli linguistici.

ParaEVITS migliora l'espressione emotiva nel TTS attraverso la guida del linguaggio naturale.

RPP migliora l'adattamento e la generalizzazione nei modelli Vision-Language usando prompt raffinati.

Doppelgänger aiuta i modelli linguistici a garantire risposte precise e imparziali.

Nuovo framework migliora i dati di addestramento per i modelli linguistici usando immagini e testo.

Una piattaforma semplifica l'accesso a database e API usando il linguaggio naturale.

RegNLP punta a rendere la comprensione dei documenti normativi più facile e veloce.

Uno sguardo ai miglioramenti e alle sfide nella navigazione delle macchine usando visione e linguaggio.

Questo articolo esamina i metodi di dropout per migliorare le performance dei piccoli modelli linguistici.

Uno studio su come Mamba si comporta rispetto ai Transformer per i compiti immagine-testo.

La ricerca mostra modelli di diffusione per migliorare la conversione da tabella a testo.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i modelli linguistici seguono istruzioni complesse.

Un'analisi delle lingue dei comete e del loro significato nelle grammatiche contestuali.

Uno sguardo sui linguaggi grafici e sul loro ruolo nel trattamento di informazioni complesse.

I modelli piccoli offrono vantaggi unici nell'AI, completando i modelli più grandi in modo efficiente.