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Questo documento esamina il ruolo degli additivi nelle logiche semi-sottostrutturali.

Un nuovo metodo per generare testo in modo efficiente e di alta qualità.

Esplorare come i LLM migliorano l'analisi dei dati grafici e le applicazioni.

Un nuovo metodo per risposte migliori usando grafi di conoscenza incompleti.

Questo articolo parla dell'uso etico dei testi religiosi nel trattamento del linguaggio naturale.

Quest'articolo parla di metodi per generare sequenze di parole usando vari modelli.

Una valutazione di quanto bene i LLM ricordano le informazioni di fatto e i fattori coinvolti.

Analizzare come le informazioni obsolete influenzano le risposte dei modelli linguistici.

Investigare come i token riempitivi influenzano le prestazioni nei modelli linguistici.

Quest'articolo parla di metodi per migliorare i sistemi QA ampliando gli insiemi di risposte.

Scopri un nuovo metodo per l'inserimento di testi che migliora l'accuratezza della classificazione.

Un nuovo approccio per rappresentare e analizzare modelli di processo usando embedding.

Esplora trasformazioni per migliorare la qualità dei test di lingua naturale.

La ricerca mostra il potenziale dei token precedenti nel migliorare i risultati dei modelli di linguaggio.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'accuratezza nelle previsioni dei modelli linguistici.

Uno sguardo alla distanza di modifica e al suo ruolo nei trasduttori a stati finiti.

Creando risorse per DocRE in giapponese attraverso lo sviluppo innovativo di dataset.

Un nuovo metodo usa domande per identificare i ruoli degli eventi nei documenti.

Scopri come i nuovi metodi migliorano le connessioni visive e testuali dei modelli.

Uno studio su come adattare i LLM per una generazione efficace di note cliniche.

I modelli linguistici piccoli possono migliorare il ragionamento attraverso critiche generate da sé.

Questo articolo parla di come i transformer imparano la struttura del linguaggio tramite i metodi di allenamento.

Un robusto corpus giapponese creato dai dati di Common Crawl migliora le performance dei LLM.

Un nuovo parser migliora l'elaborazione del linguaggio attraverso metodi ispirati al cervello.

Trasformare un dataset MCQA per domande estrattive in più lingue.

Migliorare i modelli linguistici giapponesi usando conoscenze in inglese fa aumentare parecchio le performance.

Un nuovo metodo migliora gli autoencoder per una migliore rappresentazione dei dati.

Il nuovo modulo QASE migliora l'accuratezza nei compiti di comprensione del testo da parte delle macchine.

Presentiamo il dataset ViOCRVQA per migliorare le risposte alle domande visive in vietnamita.

I ricercatori affrontano le variazioni ortografiche per migliorare le prestazioni del NLP nel pidgin nigeriano.

Llip migliora il modo in cui le immagini vengono abbinate a diverse descrizioni testuali.

Questa ricerca mostra come LoRA migliora le prestazioni dei modelli di linguaggio su compiti specifici.

Uno sguardo conciso sulle allucinazioni nei MLLM e strategie per migliorare l'affidabilità.

Un nuovo benchmark valuta la comprensione della competenza linguistica da parte dei modelli di linguaggio.

Un'analisi di come i modelli di linguaggio determinano la verità delle affermazioni.

Nuove metriche migliorano la valutazione dei sistemi di estrazione delle informazioni nei documenti scritti a mano.

Uno studio che confronta i metodi di Attribuzione per Istanza e Neurone nei modelli di linguaggio.

Uno studio svela informazioni sul bilanciamento tra input visivi e testuali nei VLM.

L'ottimizzazione delle preferenze soft migliora il modo in cui i modelli di linguaggio si allineano con le preferenze umane.

Un framework per migliorare l'accuratezza del ragionamento nei LLM attraverso una verifica strutturata.