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Uma nova abordagem integra duck typing, embeddings de caixa e gráficos de conhecimento para melhorar a recuperação de entidades.

Uma nova estrutura melhora a criação de dados de instrução para modelos de linguagem usando conhecimento não supervisionado.

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Um método reduz a amostragem de respostas para modelos de linguagem sem perder a precisão.

Analisando o desempenho da recuperação generativa em grandes conjuntos de dados de documentos.

Pesquisas mostram que prompts em pseudo-código melhoram a eficiência e clareza dos modelos de linguagem.

Um olhar sobre como os sistemas de recuperação lidam com consultas complexas dos usuários.

Uma nova abordagem melhora a legendagem de áudio gerando frases mais claras e variadas.

O LLM-Pruner comprime modelos grandes sem perder o desempenho nas tarefas.

Um novo modelo melhora a compreensão de diálogos falados ao combinar fala e texto.

Um novo método melhora os modelos de linguagem com memória externa adaptável para uma compreensão melhor.

Apresentando Aprendizado Inclusivo a partir do Feedback Humano para melhorar modelos de linguagem.

Este artigo fala sobre como melhorar o desempenho de modelos multilíngues com métodos de ajuste fino mais eficazes.

Uma nova taxonomia pra melhorar o desempenho de LLM em tarefas complexas.

Uma nova estrutura gera explicações pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem sem esforço humano.

Uma abordagem estruturada pra melhorar a classificação de entidades em texto usando ontologias.

Uma nova abordagem melhora o raciocínio lógico em IA ao juntar LLMs e resolutores simbólicos.

Redes de ponteiros melhoram os modelos de linguagem ao resolver problemas de softmax.

Um novo método melhora a habilidade dos modelos de linguagem de aprender continuamente.

Essa pesquisa explora como prever palavras futuras pode melhorar o desempenho de modelos de linguagem.

Um método pra ajudar as máquinas a aprender novas tarefas sem esquecer as antigas.

Novos métodos melhoram a precisão das respostas em sistemas de diálogo baseados em documentos.

LogiCoT melhora o raciocínio lógico dos modelos de linguagem através de tarefas estruturadas.

Uma nova abordagem melhora os sistemas de diálogo ao focar nas experiências dos usuários e em percepções subjetivas.

Este artigo fala sobre a importância das representações de frases em processamento de linguagem natural.

Um novo método melhora como os LLMs criam dados estruturados em grafo.

Um novo método melhora a Atenção Multi-Cabeça pra ter mais eficiência e desempenho em tarefas de linguagem.

Explorando os desafios da aprendizagem ativa e suas implicações para a pesquisa.

Modelos de linguagem baseados em energia mostram potencial pra melhorar a precisão do reconhecimento de voz.

Um novo método pra melhorar a clareza e relevância das buscas.

Descubra como o aprendizado ativo e a autoformação melhoram a eficiência dos modelos de linguagem.

Esse artigo analisa estratégias pra melhorar sistemas de Text-to-SQL usando modelos de linguagem grandes.

AuT-Few simplifica a criação de prompts, aumentando a eficiência do modelo de linguagem.

Uma nova abordagem melhora o NER ao lidar com os desafios de rótulos crowdsourced.

Essa pesquisa foca em melhorar modelos de QA para perguntas ambíguas.

Um novo modelo, o SimpleBART, melhora a simplificação de textos pra facilitar o entendimento.

O Aprendizado Federado melhora a eficiência da tradução enquanto garante a privacidade dos dados.

Um novo método melhora o NER baseado em dicionário para textos biomédicos.

Um novo método melhora a geração de respostas para conversas em grupo sem dados rotulados.

Pesquisadores melhoram a navegação de robôs com identificação detalhada de objetos.