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Usare lessici multilingue per migliorare l'analisi del sentiment nelle lingue a bassa disponibilità.

Nuovi metodi GliDe e CaPE migliorano significativamente i tempi di risposta dei modelli di linguaggio.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza e la qualità della revisione del codice grazie al deep learning.

Sfruttare i LLM per semplificare la reclutamento dei pazienti per le sperimentazioni cliniche.

Questa ricerca migliora le RNN usando più prospettive per un'elaborazione del testo migliore.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per K-VQA usando LLM per avere più accuratezza.

CompeteSMoE migliora l'efficienza dell'allenamento e le performance nei modelli Sparse Mixture of Experts.

Creare etichettatori POS per lingue con dati di addestramento limitati.

Impara metodi per migliorare la velocità e l'efficienza dell'addestramento di BERT usando le GPU.

LB-KBQA migliora il riconoscimento delle intenzioni nelle domande finanziarie.

Nuove tecniche di ragionamento indiretto migliorano notevolmente le prestazioni dei modelli linguistici in compiti complessi.

Un nuovo metodo migliora la navigazione Visione-e-Linguaggio usando dati di addestramento presi da video di guida.

Questo documento parla di metodi per usare in modo efficiente i servizi LLM.

Scopri come Mamba cambia l'apprendimento in contesto per le applicazioni di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo per una migliore proiezione delle etichette nel NLP cross-lingua.

SIDU-TXT illumina le decisioni dell'IA nel processamento del linguaggio naturale.

Questo articolo presenta strategie e un nuovo metodo per una selezione efficace dei campioni nel few-shot learning.

DeRa offre un metodo per regolare l'allineamento del modello linguistico senza dover riaddestrarlo.

Strategie per migliorare i motori di ricerca in più lingue con dati limitati.

Questo studio esplora come i modelli potenziati dal recupero migliorano l'affidabilità nella generazione del linguaggio.

Un metodo per ottimizzare i modelli di linguaggio usando meno parametri.

Il framework NORMY migliora il QA conversazionale potenziando il recupero e la comprensione del contesto.

Questa ricerca esamina l'efficienza del calcolo all'indietro nell'addestramento dei modelli di linguaggio.

CAST migliora l'efficienza dell'autoattenzione nei modelli Transformer per sequenze lunghe.

Esaminare i rischi di contaminazione dei dati nei modelli di linguaggio a codice chiuso.

Un nuovo metodo che combina modelli linguistici con strategie di ottimizzazione per migliorare le prestazioni.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nell'apprendimento mantenendo le conoscenze pregresse.

Esplorando l'impatto dei layer di attenzione sull'apprendimento dal testo.

Questo studio si concentra sul miglioramento dell'estrazione delle competenze utilizzando modelli di linguaggio avanzati.

Un nuovo metodo usa stati interni per una maggiore precisione nei LLM.

Text2Data migliora la generazione di dati usando fonti etichettate e non etichettate in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora la velocità e la qualità della generazione di testo nei modelli di linguaggio grandi.

Un metodo innovativo per accelerare l'elaborazione dei modelli di linguaggio grandi per più utenti.

Un metodo per migliorare la selezione del recuperatore denso usando LLM senza bisogno di etichette.

Un framework per valutare il ragionamento nei modelli di linguaggio tramite metodi statistici.

StableMask migliora la distribuzione dell'attenzione per una migliore performance del modello linguistico.

Un approccio innovativo che permette ai modelli linguistici di integrare nuove conoscenze senza sforzo.

Esaminando le sfide delle auto-spiegazioni nei modelli di linguaggio grandi.

Presentiamo ApiQ per un miglioramento del fine-tuning e della quantizzazione dei grandi modelli di linguaggio.