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Um olhar crítico sobre os benchmarks de modelos de linguagem e suas implicações para o desempenho humano.

CARP melhora o desempenho de LLM na classificação de texto através de coleta de pistas e raciocínio.

Apresentando um novo sistema pra aumentar a velocidade e a eficiência dos LLMs generativos.

Um novo método melhora o aprendizado em modelos de máquina através de estratégias de ensino eficazes.

Uma nova abordagem melhora a modelagem de tópicos por meio de embeddings de palavras contextualizadas.

ClusterNS melhora a amostragem negativa na representação de sentenças através de técnicas de clustering eficazes.

Um novo modelo melhora a edição de texto com instruções de linguagem fáceis de usar.

Novas estratégias melhoram como os conceitos são representados em modelos de linguagem.

Novo framework melhora a qualidade dos dados para uma extração de eventos eficaz.

Apresentando o MetaSRL++ pra melhorar a representação do significado na linguagem.

Um novo método pra avaliar como as máquinas entendem documentos complexos.

Uma análise da avaliação do sistema RECENT em tarefas de extração de relação.

Um novo método combina embeddings de gráfico com modelos de linguagem pra melhorar a extração de palavras-chave.

HyHTM melhora modelos de tópicos hierárquicos usando geometria hiperbólica pra ter relacionamentos de tópicos melhores.

O AutoML-GPT automatiza o treinamento de modelos de IA pra resultados rápidos e eficientes.

Um olhar sobre métodos melhorados para extrair informações do texto.

Novos métodos melhoram como avaliamos a tomada de decisão da IA no processamento de linguagem.

Esse estudo prevê como os humanos decidem em jogos influenciados por agentes.

Um novo método melhora a geração de código em modelos de linguagem usando feedback da execução do código.

Um estudo sobre a capacidade dos modelos de linguagem em lidar com tarefas de gráfico com novos benchmarks.

Um novo método melhora a compreensão de fala das máquinas usando dados de áudio não rotulados.

Aprimorando a compreensão das ações pelos modelos, mantendo as habilidades de reconhecimento de objetos.

O BioAug melhora os dados de treinamento para NER biomédico, resolvendo problemas de escassez de dados.

Este estudo fala sobre a instabilidade nas previsões de redes neurais profundas e propõe soluções eficientes pra melhorar isso.

Um olhar sobre como os modelos de linguagem prevêem palavras e como funcionam.

Um método pra melhorar as medidas de semelhança de palavras para termos que são usados com frequência.

Pesquisadores apresentam maneiras melhores de medir o desempenho de modelos de linguagem.

SLiC oferece um jeito mais simples de melhorar modelos de linguagem usando feedback humano.

A FACE apresenta métricas inovadoras pra avaliar a linguagem gerada por máquinas em comparação com a escrita humana.

O UniEX combina várias tarefas de extração de informações em uma única estrutura eficiente.

Esse artigo apresenta um novo método pra lidar com pontuações faltando nas avaliações de sistemas de PNL.

Novo método melhora as habilidades dos modelos de linguagem em lidar com tarefas espaciais.

Esse estudo compara métodos pra avaliar a dificuldade das questões de prova usando técnicas de PNL.

Um novo conjunto de dados ajuda a analisar traços de personagens à medida que as histórias se desenrolam.

Este artigo analisa como mudar a estrutura das perguntas pode melhorar o desempenho dos sistemas de VQA.

Um novo modelo melhora as respostas a perguntas em vídeos usando princípios da teoria dos jogos.

Um estudo sobre como melhorar a velocidade e a qualidade da geração de texto usando DLMs.

Este estudo analisa o ajuste de instruções em modelos de processamento de linguagem natural e seu desempenho.

Novos métodos melhoram a qualidade das respostas em tarefas de perguntas e respostas da IA.

A LIMA mostra que menos exemplos de alta qualidade podem treinar modelos de linguagem avançados de forma eficaz.