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Un kit di strumenti pensato per valutare meglio le interazioni tra umani e bot.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella valutazione delle reti neurali ricorrenti non lineari per varie applicazioni.

Esaminando la privacy differenziale nella elaborazione del linguaggio naturale per una migliore protezione dei dati.

LLASP migliora la generazione di codice ASP da descrizioni in linguaggio naturale.

Un nuovo approccio migliora come i LLM seguono istruzioni complesse usando il ragionamento simbolico.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'esplorare i modelli linguistici per la conoscenza.

HICE-S offre un metodo dettagliato per valutare con precisione le didascalie delle immagini.

Uno studio svela informazioni sulle prestazioni dell'apprendimento in contesto attraverso diverse architetture di modelli.

L'adattamento della convoluzione circolare offre soluzioni efficienti per ottimizzare modelli complessi.

Un'immersione profonda nell'importanza di interpretare i modelli NLP.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della valutazione nella verifica dell'autore riducendo la fuoriuscita di argomenti.

Esplora diversi framework e metodi per valutare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni in modo efficace.

Questo documento parla dei miglioramenti nei modelli linguistici per applicazioni legali.

Questo documento esamina i limiti dell'uso dei dati generati da LLM per addestrare nuovi modelli.

Presentiamo modelli progettati per migliorare l'elaborazione del linguaggio naturale in portoghese.

Esaminando come i metodi di risposta migliorano le conversazioni dei chatbot rendendole più simili a quelle umane.

Uno studio sulle sfide di trasformare il linguaggio naturale in query SQL.

La ricerca si concentra sul migliorare i MLLM più piccoli usando la conoscenza dei modelli più grandi.

A2SF migliora la selezione dei token nei modelli di linguaggio per prestazioni migliori.

Un approccio economico per analizzare immagini ad alta risoluzione e testo.

Un nuovo metodo permette ai robot di seguire compiti in linguaggio naturale in modo efficace.

La selezione efficace dei dati è fondamentale per migliorare le performance del modello di linguaggio.

Questo articolo esplora come i LLM migliorano l'analisi del sentiment per prevedere i prezzi delle valute.

Uno sguardo completo ai metodi di apprendimento auto-supervisionato nel riconoscimento del testo.

Un nuovo framework migliora l'affidabilità e la qualità delle citazioni nei modelli linguistici.

Una valutazione delle prestazioni zero-shot dei LLM multimodali su vari compiti.

Un nuovo sistema migliora le capacità VQA in vietnamita tramite un'integrazione innovativa dei modelli.

Un nuovo corpus annotato migliora l'estrazione di eventi e argomenti nei testi arabi.

MoFO aiuta i grandi modelli di linguaggio a mantenere la conoscenza durante il fine-tuning senza perdere prestazioni.

Un nuovo approccio offre spiegazioni più chiare per le decisioni di classificazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora il processo di addestramento per modelli di intelligenza artificiale complessi.

JaColBERTv2.5 migliora le prestazioni di ricerca in giapponese con meno dati.

Uno sguardo a come i modelli di diffusione generano dati e i loro usi pratici.

Un nuovo metodo migliora la rappresentazione delle frasi per una migliore rilevazione delle categorie di aspetto.

Questo studio esplora metodi per migliorare i modelli di lingua italiana in settori specializzati.

Lo studio valuta le capacità di ragionamento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni con domande complesse.

Uno sguardo alle debolezze nei LLM e strategie per migliorare.

GFSSM migliora i Modelli di Spazio Statale Strutturato per una gestione migliore delle sequenze.

Finch comprime i dati in ingresso per una migliore elaborazione nei modelli linguistici.

Gemma 2 offre alte prestazioni in un formato compatto per compiti linguistici.