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Il Flusso Statistico di Corrispondenza migliora il modeling generativo per le sfide dei dati discreti.

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Sviluppi nel fine-tuning dei modelli linguistici usando tecniche innovative.

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Nuovi metodi migliorano la velocità e l'accuratezza nell'analisi del sentiment.

Un modello che protegge i dati personali nei testi legali italiani.

InternLM-Law migliora le risposte a diverse domande legali cinesi con un addestramento avanzato.

Nuove tecniche migliorano le capacità di ragionamento e logica dei grandi modelli linguistici.

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Un nuovo modello migliora il riconoscimento dei riferimenti agli eventi in più documenti.

Un nuovo modello migliora il legame tra comprensione visiva e linguistica.

Esplorando come i sink di attenzione influenzano le prestazioni dei modelli linguistici e introducendo una tecnica di calibrazione.

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Uno studio che mette in evidenza l'importanza di annotazioni complete per la valutazione del recupero.

Un nuovo metodo per capire meglio gli eventi usando più documenti.

MIGU migliora l'apprendimento continuo nei modelli linguistici senza bisogno di dati vecchi.

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Questo articolo esamina i problemi di tokenizzazione e propone soluzioni per ridurre i pregiudizi.

Un nuovo metodo per definire le ricompense per gli agenti di apprendimento per rinforzo usando modelli di linguaggio.

Un nuovo approccio migliora i modelli Transformer per una migliore elaborazione dei testi lunghi.

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ViANLI presenta nuove sfide per i modelli NLP nell'elaborazione della lingua vietnamita.

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Questo articolo esamina come gli embeddings generati da LLM si relazionano ai token chiave nei testi.

Esaminare il comportamento di attenzione insolito nei modelli Transformer.