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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.

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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.

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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.

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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.

Un metodo per migliorare l'efficienza dei modelli linguistici con input di testo lunghi.

Nuovo metodo migliora la conoscenza dei modelli linguistici con dati limitati.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle caratteristiche linguistiche usando dati testuali.

Un nuovo framework punta a migliorare l'affidabilità e la chiarezza nel ragionamento dell'IA.

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Valutare i VLM su compiti spaziali usando testo visivo e poco chiaro.

Un nuovo set di dati mira a migliorare la comprensione delle ambiguità delle domande legate al tempo.

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I ricercatori stanno unendo il computing classico e quello quantistico per un'analisi del sentiment più veloce.