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CoAPT migliora la classificazione delle immagini attraverso parole di attributo contestuale nel prompt tuning.

I ricercatori usano il probing per capire le capacità di apprendimento dei modelli linguistici attraverso un'analisi causale.

Un innovativo dataset romeno migliora notevolmente lo sviluppo dei modelli linguistici.

Scopri come la dimensione del vocabolario influisce sulle performance dei modelli di linguaggio grandi.

Questo studio confronta metodi per rilevare la posizione su argomenti chiave nei testi arabi.

Uno studio su quanto bene funzionano i LLM come basi di conoscenza affidabili.

Un nuovo modo di analizzare dati non strutturati usando tecniche di interrogazione avanzate.

Un nuovo dataset per valutare il question-answering nelle lingue indiane.

Un nuovo modello identifica efficacemente la paternità analizzando gli stili di scrittura.

LIAR offre un modo nuovo per potare i modelli senza doverli riaddestrare, migliorando l'efficienza e le prestazioni.

RAG combina il recupero di dati e la generazione di testo per migliorare le performance del modello di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora l'efficacia e l'interpretabilità del prompt tuning.

Questo studio esplora metodi per creare modelli di linguaggio più piccoli in modo efficace e conveniente.

La ricerca mostra come suggerimenti amichevoli possano ingannare i sistemi AI.

Un nuovo metodo che migliora le prestazioni degli LLM riducendo l'uso di risorse.

Uno studio sulla affidabilità delle auto-spiegazioni dei LLM in compiti di linguaggio naturale.

ChatQA 2 migliora le prestazioni nella gestione di testi lunghi e compiti di recupero.

Questo studio valuta le capacità di ragionamento dei modelli audio-linguistici con un nuovo compito.

Un dataset solido per addestrare sistemi AI avanzati basati su chat.

Un nuovo approccio ai modelli di stato-spazio migliora l'efficienza e le prestazioni nei compiti linguistici.

Nuovo modello migliora il ragionamento visivo usando metodi di ricostruzione 3D.

Il nuovo metodo RoE migliora l'efficienza dei modelli di linguaggio multi-modali con un routing dinamico.

Esaminando l'impatto delle dimensioni del modello sulle prestazioni nella generazione di testo dai dati.

Scopri come l'uscita anticipata migliora l'efficienza nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale.

Questo studio si concentra sul generare citazioni della giusta lunghezza per una qualità migliore.

E-LLaGNN migliora i GNN utilizzando selettivamente modelli di linguaggio per una migliore performance.

Un approccio modulare migliora gli encoder di frasi in diverse lingue.

Un nuovo approccio per migliorare i prompt dei modelli da testo a immagine per risultati migliori.

Scopri come il Text Style Transfer cambia lo stile del testo mantenendo il significato.

Esplorando come i transformer analizzano i sentimenti nel testo, come ad esempio le recensioni di film.

Questo articolo esamina come l'assistenza all'utente possa migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni nella generazione di query SQL.

Un metodo per migliorare i modelli visione-linguaggio riducendo l'overfitting.

Un nuovo dataset migliora l'accuratezza del rilevamento della factualità degli eventi nei testi.

Questo articolo esamina la decodifica multi-prompt per migliorare la qualità della generazione del testo.

TAGCOS ottimizza il tuning delle istruzioni selezionando sottoinsiemi di dati efficaci per i modelli di linguaggio.

Questo studio analizza i metodi per migliorare l'allineamento dei modelli linguistici con le preferenze umane.

Una nuova base di conoscenza per le ricerche di brevetti chimici punta a migliorare l'estrazione delle reazioni.

Un nuovo metodo combina modelli linguistici e database per un accesso ai dati migliore.

Un nuovo modello migliora l'efficienza nei sistemi di dialogo orientati ai compiti senza fare un gran lavoro manuale.

DDK migliora la distillazione della conoscenza, rendendo i modelli linguistici più piccoli più efficienti.