自然言語処理 に関する最新の記事

新しい方法がテレコムの質問応答用の小さいモデルを強化する。

テキストとビジュアルデータを組み合わせると、少数ショット学習のパフォーマンスが向上するよ。

BERTが複数の意味を持つ単語をどう解釈するかを調べる。

言語モデルがどんなふうに事実の知識を学ぶかと、その限界について調べる。

トークンプーリングはデータストレージを改善しつつ、取得精度を維持するんだ。

新しいフレームワークがCLIPの性能を向上させる効果的なトークンプルーニング技術を導入してるよ。

PODAはAIがテキストを理解して論理的に考える力を高めるんだ。

PACUフレームワークは、プロンプトを洗練させて画像キャプションを活用することでVLLMを強化する。

新しいフレームワークが自然言語コマンドを使って微細構造設計を簡素化するよ。

この研究は、英語以外のさまざまな言語におけるLLMの効果を探るものである。

研究によると、AIは間接的なソーシャルメディアの投稿からユーザーの立場を予測できるんだって。

この記事では、異なるレイヤーがLLMのパフォーマンスにどのように影響するかを調べます。

新しい方法がトークン入力を圧縮してLLMのパフォーマンスを向上させてるよ。

新しいアプローチでシーンテキスト認識を通じて動画の質問応答が強化された。

FLEXメソッドは、テキストからSQLシステムを正確に評価する新しいアプローチを提供するよ。

新しいモデルは、文脈内学習戦略を通じてテキスト埋め込みを強化する。

新しい方法は、クロスリンガルの文埋め込みで意味の漏れを減らすことを目指している。

この記事では、言語モデルの推論時間技術を強化するための新しいフレームワークを紹介します。

新しい方法がアスペクト-センチメントのトリプレット抽出の精度を上げる。

新しい方法で、言語モデルの長い入力を処理する効率がアップしたよ。

新しい方法がスパースアテンションマスクのためにフラッシュアテンションのパフォーマンスを向上させる。

自動要約の事実的一貫性評価を強化する新しい指標。

このアプローチは、言語モデルのための効果的なプレトレーニングデータセットを選ぶのを簡単にするよ。

適応型アテンション技術は、LVLMのパフォーマンスを向上させ、リソースの要求を減らすんだ。

研究は、合成手法を使って機械学習のデータ生成を改善し、より明確な説明を実現します。

集中データ選択技術を使って言語モデルをトレーニングする方法。

新しい方法で、言語モデルの出力が速くなるけど、品質はそのまま。

合成クエリを使ってラベル付きデータなしで検索システムを強化する新しい方法。

自然言語から一階論理への翻訳精度を向上させる。

新しいタグ付けスキームが不連続な固有名詞の認識を強化する。

この研究は、LLMがデータ抽出やインタラクションの改善にどんな役割を果たすかを調べてるよ。

質問応答研究におけるデータセットとメトリクスの調査。

新しい方法は、より正確な評価のためにソフトな確率を使ってテキスト評価を向上させる。

この論文は、高度なモデルを使ってイタリア語のNERを改善するためのフレームワークを提案してるよ。

この研究では、強化学習の報酬システムを強化するためのBiMIを紹介するよ。

新しい方法で、専門家に頼らずに計画効率を向上させる。

新しい方法で、単語埋め込みを使って研究の重要性の予測が向上したよ。

知識グラフを使って簡単な質問に正確に答える新しい方法。

このベンチマークはNLPモデルのプライバシーの脅威と防御メカニズムを評価するんだ。

対話システムでのユーザーのニーズを追跡する柔軟な方法を紹介するよ。