Artigos mais recentes para Processamento de Linguagem Natural

Pesquisadores desenvolvem um modelo pra melhorar o aprendizado em grafos usando dados de várias fontes.

Novos métodos melhoram as previsões de modelos de linguagem sob diferentes condições de entrada.

O TransCLIP melhora as previsões ao integrar dados visuais e textuais em Modelos de Visão-Linguagem.

Um framework pra aprimorar redes neurais integrando o conhecimento humano nos algoritmos de aprendizado.

O SpatialRGPT melhora a compreensão do arranjo de objetos em Modelos de Linguagem Visual.

Um método usando MCMC pra geração efetiva de amostras negativas em aprendizado contrastivo.

Um novo sistema melhora a entrega de grandes modelos de linguagem em várias configurações de GPU.

Um novo método melhora a auto-aprendizagem para agentes linguísticos usando modelos de reflexão.

Analisando como modelos recorrentes podem aproximar funções com base em prompts.

Um novo método melhora os modelos de linguagem pra mais eficiência e desempenho.

Integrar o SysCaps na modelagem de energia simplifica a tomada de decisões e melhora as previsões.

Este trabalho apresenta uma nova abordagem pra melhorar a performance de KGQA usando GNNs e LLMs.

Essa pesquisa mostra como imagens e texto interagem em tarefas de raciocínio.

Analisando a superotimização em DAAs e seu impacto no desempenho do modelo.

Abordagem inovadora pra guiar modelos de linguagem grandes usando autoavaliação.

O Block Transformer melhora a velocidade e eficiência do processamento de texto em modelos de linguagem.

Uma olhada nos tipos de incerteza e sua importância em modelos de linguagem.

Uma olhada em modelos que funcionam sem multiplicação de matrizes pra ter mais eficiência.

Um novo método melhora a qualidade da tradução através de uma boa ampliação de dados.

Este artigo investiga como os modelos de linguagem processam o aspecto verbal em russo.

Descubra como os Transformers de Mente Estendida melhoram o manejo da memória em modelos de linguagem.

Este estudo foca em melhorar o aprendizado zero-shot através de descrições melhores de entidades e relações.

Um novo método melhora a resolução de eventos ao combinar modelos de linguagem pra ter mais precisão.

Zyda, um conjunto de dados com 1,3 trilhão de tokens, melhora o treinamento de modelos de linguagem.

Melhorando métodos para avaliar a similaridade de significado entre frases na linguagem natural.

Um novo conjunto de dados avalia o raciocínio de Modelos de Linguagem Grandes com consultas complexas.

Avaliar a dificuldade das perguntas melhora a eficácia dos sistemas de recuperação de informações.

Um novo método melhora a pontuação de confiança em modelos de linguagem usando explicações estáveis.

Apresentando o PlugIR pra melhorar as buscas de imagem com um bate-papo interativo.

MIVPG melhora como os modelos interpretam imagens e texto juntos.

Um novo framework melhora os métodos de poda para modelos de linguagem grandes sem precisar de re-treinamento.

Um novo método melhora a classificação de imagens usando descrições textuais detalhadas.

Apresentando um método pra ajustar LLMs em dispositivos com poucos recursos.

Um novo conjunto de dados melhora a pesquisa em conectar eventos entre documentos com uma linguagem criativa.

Esse estudo analisa o uso de IA pra avaliar as respostas dos alunos na educação em biologia.

Um novo modelo replica a compreensão parecida com a humana em sistemas de IA.

Novos métodos como o PromptFix ajudam a proteger modelos de linguagem de ameaças ocultas.

Explorando classificação multi-rótulo pra melhorar o reconhecimento de relações de discurso.

Avaliando métodos para controle preciso das características do texto nas saídas de LLM.

Uma nova abordagem melhora o alinhamento do modelo de linguagem usando dados limitados anotados por humanos.