Informática - Computação e linguagem

Pesquisas mostram que modelos não treinados se conectam com as respostas do cérebro humano no processamento da linguagem.

Um framework unificado pra avaliar tipos de explicação pra entender melhor os modelos.

Um estudo completo sobre o desempenho de modelos de linguagem em 10 línguas do subcontinente indiano.

Este artigo apresenta um método para detecção e explicabilidade de revisão de spam em tempo real.

Um modelo que protege dados pessoais em escritos jurídicos italianos.

Destaques da pesquisa mostram as habilidades de aprendizado em contexto em grandes modelos de linguagem.

O LLM2FEA junta IA generativa e algoritmos evolutivos pra criar soluções de design inovadoras.

O InternLM-Law melhora as respostas a diversas perguntas legais chinesas com um treinamento avançado.

Esse estudo investiga as opiniões públicas sobre a falta de moradia usando análise de redes sociais.

Um novo método melhora a reparação de código para linguagens de programação pouco usadas.

Um novo sistema pra tradução de fala precisa e rápida em várias línguas.

Novas técnicas melhoram o desempenho de raciocínio e lógica de grandes modelos de linguagem.

Explorando como perfis de usuário melhoram a personalização em modelos de linguagem.

Um estudo analisa como os LLMs raciocinam com dados em grafo.

Um novo modelo melhora o reconhecimento de referências a eventos em vários documentos.

Um novo modelo melhora a representação dos valores humanos diversos nos modelos de linguagem.

Pesquisas mostram como feedback multilíngue pode melhorar a confiabilidade do modelo de linguagem.

Um estudo sobre as línguas regionais da Itália usando técnicas avançadas de análise de fala.

Pesquisas mostram que os modelos têm dificuldade com as dependências de etapas em receitas de cozinha.

Explorando como os sinks de atenção impactam o desempenho dos modelos de linguagem e apresentando uma técnica de calibração.

Analisando o desempenho dos modelos de IA em problemas de matemática para crianças revela lacunas significativas.

O RankAdaptor otimiza o fine-tuning para modelos de IA podados, melhorando o desempenho de forma eficiente.

INDICT melhora a segurança e a utilidade do código usando análise de crítica dupla.

Um estudo sobre o PlagBench e seu papel na detecção de plágio em saídas de LLM.

Pesquisas mostram como os prompts influenciam a precisão na detecção de textos gerados por IA.

A pesquisa avalia as habilidades de verificação de claims dos modelos de linguagem usando um novo conjunto de dados.

Esse artigo analisa como certos neurônios afetam a incerteza nas previsões de modelos de linguagem.

Esse artigo apresenta um método pra avaliar modelos de linguagem em vários prompts.

Um novo método melhora o diálogo da máquina através de dados pseudo-estéreo.

Aprenda sobre métodos para medir a qualidade de tradução de forma eficaz.

Este estudo apresenta um conjunto de dados e um método pra melhorar a precisão do ASR chinês usando Pinyin.

Um novo conjunto de dados avalia o desempenho de LLM na resolução de desafios relacionados a gráficos.

Novo método aborda diferenças regionais na avaliação de preconceito de gênero.

Novos métodos aprimoram as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem pra melhorar o desempenho nas tarefas.

Um novo método pra entender melhor os eventos usando vários documentos.

MPCoder adapta o código ao estilo de cada desenvolvedor, melhorando a produtividade e a qualidade do código.

O MIGU melhora o aprendizado contínuo em modelos de linguagem sem precisar de dados antigos.

Uma nova abordagem pra IA combina modelos de linguagem com programas simbólicos pra uma melhor interpretabilidade.

Um estudo sobre o impacto de imagens e textos na forma como as notícias de violência armada são apresentadas.

Novo conjunto de dados avalia a habilidade dos LLMs em tarefas complexas de raciocínio lógico.