Artigos mais recentes para Processamento de Linguagem Natural

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.

Um novo método melhora o alinhamento e a segurança de grandes modelos de linguagem.

Um novo método revela como os modelos de linguagem lembram dos dados de treinamento.

Um novo método melhora a estimativa de incerteza em modelos de linguagem, aumentando a confiança dos usuários.

Explore as habilidades de aprendizado dos modelos de linguagem e suas aplicações.

A ABEX usa Abstract-and-Expand pra melhorar os dados de treinamento em tarefas de compreensão de linguagem natural.

Este artigo explora como os MLLMs armazenam e transferem informações ao responder perguntas visuais.

Aprenda a treinar modelos para embeddings de texto de forma esperta e eficaz.

Novos sistemas melhoram a classificação dos valores morais nos textos.

Este estudo analisa como os LLMs lidam com mudanças nas tarefas de resumo.

Um olhar sobre a importância da cultura nos avanços do Processamento de Linguagem Natural.

Essa ferramenta facilita a criação e análise de prompts para entrada de conteúdo misto.

O ETRASK melhora a extração de relações com uma seleção de instâncias inovadora e modelos pré-treinados.

Novo método melhora a performance de modelos de linguagem grandes em áreas especializadas.

O FastGAS melhora a eficiência na escolha de exemplos para aprendizado em contexto usando uma abordagem baseada em grafos.

Um método pra prever respostas não-factuais de modelos de linguagem antes deles gerarem as respostas.

O método VTrans reduz significativamente o tamanho dos modelos de transformador sem sacrificar a performance.

Métodos para criar linhas do tempo precisas a partir de anotações de eventos em textos.

Um novo modelo melhora o reconhecimento de fala usando vários métodos de decodificação.

Novas estratégias melhoram a capacidade dos modelos de linguagem de recuperar conhecimento com precisão.

Estudo investiga como modelos de linguagem fundamentados entendem estruturas linguísticas complexas.

Essa pesquisa melhora os planos de transporte esparsos pra lidar melhor com dados e interpretação.

Analisando os fatores que afetam o alinhamento em modelos de linguagem grandes.

Um conjunto de dados criado pra melhorar a habilidade das máquinas de responder perguntas relacionadas ao tempo.

Este estudo explora como criar frases que mantenham significados específicos usando o FrameNet.

EDEN conecta reconhecimento de emoções com análise de causas pra melhorar a compreensão do diálogo.

Explorando os pontos fortes e fracos dos LLMs para várias tarefas de negócios.

A QCQA melhora os modelos de linguagem otimizando o uso de memória sem perder precisão.

Um olhar sobre a interseção entre sistemas de vídeo e de compreensão de linguagem.

Novos padrões garantem que os sistemas de IA fiquem relevantes com as informações em evolução.

Um novo conjunto de dados ajuda a identificar conteúdo subjetivo em artigos de notícias árabes.