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Un nuovo framework migliora i compiti di previsione strutturata in NLP usando prompt e inferenza.

Esplora come l'approccio x-elm migliori l'elaborazione del linguaggio multilingue.

Questo studio valuta quanto bene i LLM ricordano conoscenze strutturate dalle ontologie.

Un nuovo sistema punta a migliorare l'analisi dei nomi arabi.

La ricerca migliora la qualità della traduzione usando metodi che tengono conto del contesto e tecniche per accorciare le sequenze.

Questo studio svela fattori chiave che influenzano le performance di traduzione per lingue poco rappresentate.

Sto modello migliora l'analisi delle frasi per lingue morfologicamente ricche attraverso segmentazione e parsing congiunti.

EoT prompting migliora le capacità di ragionamento dei modelli di linguaggio attraverso la generazione di prompt diversi.

Investigando l'impatto di diversi ottimizzatori sui compiti di NLP.

Questo studio esamina se i simboli di linguaggio appresi imitano i modelli di frequenza delle parole.

Presentiamo un metodo più veloce per la sintesi vocale di alta qualità usando modelli di diffusione.

Uno studio rivela come la contaminazione dei dati influisca sulle prestazioni dei LLM nei compiti di traduzione SQL.

Questo articolo esplora come i modelli di riavvio-incrementale migliorano la comprensione del linguaggio in mezzo alle ambiguità locali.

Un nuovo metodo per convertire il linguaggio naturale in Corpus Query Language per la ricerca linguistica.

Un nuovo metodo aumenta l'efficienza del fine-tuning per i modelli di linguaggio in vari compiti.

Nuovo metodo migliora le embeddings delle frasi usando più prompt per una maggiore precisione.

Scopri perché la tokenizzazione è fondamentale affinchè i computer possano capire il linguaggio umano.

Uno sguardo a come LLaMA-2 elabora il linguaggio usando un ragionamento strutturato.

Questo articolo esplora come il parafrasare migliori le prestazioni dei modelli di linguaggio nella classificazione dei testi.

Questa ricerca svela minacce alla privacy in modelli tematici più semplici come l'LDA.

Questo studio si concentra sul miglioramento della correzione degli errori grammaticali usando errori sintetici.

Esplorare come i modelli linguistici inducano strutture sintattiche senza supervisione diretta.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione dell'analisi per l'elaborazione della lingua ebraica.

EXPLORER combina il ragionamento neurale e simbolico per migliorare l'IA nei giochi testuali.

Questo articolo esamina la struttura e la rappresentazione delle proprietà numeriche nei modelli linguistici.

Nuovo set di dati e metodi migliorano il Riconoscimento di Entità Nominate per il riconoscimento del dialetto bavarese.

Un approccio dettagliato per valutare la qualità della traduzione automatica con Metriche di Qualità Multidimensionali.

Questo studio confronta i metodi SES per una lemmatizzazione migliorata in diverse lingue.

Lo studio svela i fattori chiave che influenzano l'efficacia della retrotraduzione.

Questo studio esplora come i modelli di linguaggio afferrano strutture grammaticali insolite.

Un metodo automatico per allineare le relazioni discorsive da diversi sistemi di etichettatura.

Questo studio si concentra sul miglioramento dei modelli linguistici più piccoli per le lingue slavo-meridionali.

Esaminando come le sottoparole simili influenzano l'apprendimento e le performance del modello di linguaggio.

Una panoramica del ruolo della tokenizzazione nell'elaborazione del linguaggio.

Questo lavoro si concentra sul migliorare la traduzione tra il tedesco e le lingue bavarese.

SpaceByte offre un approccio a livello di byte per migliorare le prestazioni dei modelli linguistici.

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

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

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

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle traduzioni prevedendo le caratteristiche di coreferenza.