Articoli più recenti per Elaborazione del linguaggio naturale

PODA migliora la capacità dell'IA di capire i testi e ragionare in modo logico.

Il framework PACU migliora i VLLM affinando i prompt e utilizzando le didascalie delle immagini.

Un nuovo framework semplifica il design della microstruttura usando comandi in linguaggio naturale.

Questa ricerca esplora l'efficacia dei LLM in diverse lingue oltre l'inglese.

La ricerca dimostra che l'IA può prevedere le posizioni degli utenti dai post indiretti sui social media.

Questo articolo esamina come i diversi strati influenzano le prestazioni degli LLM.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni degli LLM comprimendo l'input dei token.

Un nuovo approccio migliora il video question answering grazie al riconoscimento del testo nelle scene.

Il metodo FLEX offre un nuovo approccio per valutare con precisione i sistemi text-to-SQL.

Un nuovo modello migliora gli embedding testuali attraverso strategie di apprendimento contestuale.

Un nuovo metodo punta a ridurre la perdita semantica negli embeddings di frasi cross-lingual.

Questo articolo presenta un nuovo framework per migliorare le tecniche di inferenza nei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'estrazione dei tripli aspetto-sentimento.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella gestione di input lunghi nei modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni di Flash Attention per maschere di attenzione sparse.

Una nuova metrica che migliora la valutazione della coerenza fattuale nei riassunti automatici.

Questo approccio semplifica la scelta di dataset di pretraining efficaci per i modelli linguistici.

Le tecniche di attenzione adattiva migliorano le prestazioni e riducono le richieste di risorse negli LVLM.

La ricerca migliora la generazione di dati nel machine learning usando metodi sintetici per spiegazioni più chiare.

Un metodo per addestrare modelli linguistici usando tecniche di selezione dei dati mirate.

Un nuovo metodo accelera le uscite dei modelli linguistici mantenendo la qualità.

Un nuovo metodo migliora i sistemi di recupero usando query sintetiche senza dati etichettati.

Migliorare la precisione della traduzione da linguaggio naturale a logica di primo ordine.

Un nuovo sistema di etichettatura migliora il riconoscimento delle entità nominate discontinue.

Questa ricerca esamina il ruolo dei LLM nel migliorare l'estrazione dei dati e l'interazione.

Uno studio su dataset e metriche nella ricerca delle domande e risposte.

Un nuovo metodo migliora la valutazione del testo usando probabilità morbide per una maggiore precisione.

Questo documento presenta un framework per migliorare il NER nella lingua italiana utilizzando modelli avanzati.

Questo studio presenta BiMI per migliorare i sistemi di ricompensa nell'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella pianificazione senza dover dipendere da esperti.

Un nuovo metodo migliora la previsione dell'importanza della ricerca usando word embeddings.

Un nuovo metodo che usa grafi di conoscenza per risposte precise a domande semplici.

Questo benchmark valuta le minacce alla privacy e i meccanismi di difesa nei modelli di NLP.

Presentiamo un metodo adattabile per tracciare le esigenze degli utenti nei sistemi di dialogo.

Questo studio svela come i LLMs adattano il loro apprendimento attraverso i modelli di attenzione.

DiaSynth crea dialoghi di alta qualità per un training efficace dei sistemi conversazionali.

Un nuovo framework migliora il rilevamento di output falsi nei modelli linguistici utilizzando dati non etichettati.

Questo framework migliora le prestazioni del modello affrontando i dati aumentati di bassa qualità.

Esplorando i problemi dei modelli linguistici nell'interpretazione dei dati.

Ottimizziamo l'ottimizzazione delle preferenze dirette per gestire meglio i pareggi nelle decisioni.