自然言語処理 に関する最新の記事

HQA-Attackは、意味を保ちながらテキストの高品質な敵対的例を生成するんだ。

この記事では、大規模言語モデルの効率とパフォーマンスを向上させるための技術をレビューします。

KB-Pluginは、LLMがあまり知られていない知識ベースにアクセスして利用する方法を改善するんだ。

研究によると、スタイルベクトルが言語モデルのテキスト出力をコントロールできるんだって。

出力の質を犠牲にせずに大規模言語モデルを高速化する方法。

新しい方法がスピーチ分類モデルの理解を簡単にするよ。

この研究は、言語モデルが馴染みのあるトピックと馴染みのないトピックをどう扱うかを分析している。

DE-BERTを紹介するよ。これは早期退出戦略を使って言語モデルの効率を向上させるフレームワークなんだ。

効果的なデータ選択は、指示調整中の言語モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。

この記事では、長いテキストにおけるLLMの効率を向上させるためのテクニックについて話してるよ。

リソースが少ない言語の感情分析を改善するために、多言語レキシコンを使う。

新しい方法GliDeとCaPEは、言語モデルの応答時間を大幅に短縮するよ。

新しいアプローチがディープラーニングを通じてコードレビューの効率と質を向上させる。

臨床試験の患者募集をスムーズにするためにLLMを活用する。

この研究は、より良いテキスト処理のために複数の視点を使ってRNNを強化してるよ。

この記事では、精度向上のためにLLMsを使ったK-VQAの新しい方法について話してるよ。

CompeteSMoEは、スパースエキスパートモデルのトレーニング効率とパフォーマンスを向上させるよ。

限られたトレーニングデータで言語のPOSタグ付けツールを作る。

GPUを使ってBERTのトレーニング速度と効率を向上させる方法を学ぼう。

LB-KBQAは金融の質問応答における意図認識を強化するよ。

新しい間接推論テクニックが、複雑なタスクでの言語モデルのパフォーマンスを大幅に向上させる。

新しい方法がドライブ動画のトレーニングデータを使って視覚と言語のナビゲーションを強化する。

この論文はLLMサービスを効率的に使う方法について話してるよ。

Mambaが人工知能アプリケーションの文脈内学習をどう変えるか発見してみて。

クロスリンガルNLPにおけるより良いラベル投影のための新しい方法。

SIDU-TXTは自然言語処理におけるAIの決定についての情報を提供してるよ。

この記事では、少数ショット学習における効果的なサンプル選択のための戦略と新しい方法を紹介します。

DeRaは再学習なしで言語モデルのアラインメントを調整する方法を提供している。

限られたデータで多言語対応の検索エンジンを改善するための戦略。

この研究は、リトリーバル強化モデルが言語生成の信頼性をどう向上させるかを調べてるよ。

少ないパラメータで言語モデルをファインチューニングする方法。

NORMYフレームワークは、会話型QAを強化して、情報の検索と文脈の理解を向上させるよ。

この研究は、言語モデルの訓練における逆計算の効率を調べてるんだ。

CASTは、トランスフォーマーモデルの長いシーケンスにおける自己注意の効率を向上させる。

クローズドソースの言語モデルにおけるデータ汚染のリスクを調べる。

言語モデルと最適化戦略を組み合わせた新しい方法で、パフォーマンスを向上させる。

新しい方法が学習効率を向上させつつ、過去の知識を保持する。

テキストから学ぶ際のアテンションレイヤーの影響を探る。

この研究は、高度な言語モデルを使ってスキル抽出を改善することに焦点を当ててるよ。

新しい方法が内部状態を使ってLLMの精度を向上させる。