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HQA-Attack cria exemplos adversariais de alta qualidade em texto enquanto mantém o significado.

Esse artigo fala sobre técnicas pra melhorar a eficiência e o desempenho dos Modelos de Linguagem Grande.

O KB-Plugin melhora a forma como os LLMs acessam e usam bases de conhecimento menos conhecidas.

Pesquisas mostram como vetores de estilo podem controlar a saída de texto em modelos de linguagem.

Um método pra acelerar modelos de linguagem grandes sem perder a qualidade da saída.

Um novo método facilita a compreensão dos modelos de classificação de fala.

Este estudo analisa como os modelos de linguagem lidam com tópicos familiares e não familiares.

Apresentando o DE-BERT, um framework que melhora a eficiência em modelos de linguagem através de estratégias de saída antecipada.

A escolha certa dos dados melhora a performance dos modelos de linguagem durante o ajuste das instruções.

Este artigo fala sobre técnicas pra melhorar a eficiência dos LLMs com textos longos.

Usando léxicos multilíngues pra melhorar a análise de sentimentos em línguas com poucos recursos.

Novos métodos GliDe e CaPE aumentam significativamente os tempos de resposta dos modelos de linguagem.

Uma nova abordagem melhora a eficiência e a qualidade da revisão de código através do deep learning.

Aproveitando LLMs pra facilitar a recrutação de pacientes pra estudos clínicos.

Essa pesquisa melhora as RNNs usando múltiplas perspectivas pra um processamento de texto melhor.

Esse artigo fala sobre um novo método de K-VQA usando LLMs pra melhorar a precisão.

CompeteSMoE melhora a eficiência de treinamento e o desempenho em modelos de Mistura Esparsa de Especialistas.

Criando etiquetadores de POS para línguas com dados de treinamento limitados.

Aprenda métodos para aumentar a velocidade e eficiência do treinamento do BERT usando GPUs.

LB-KBQA melhora o reconhecimento de intenções em perguntas de finanças.

Novas técnicas de raciocínio indireto melhoram muito o desempenho de modelos de linguagem em tarefas complexas.

Um novo método melhora a Navegação Visão-Linguagem usando dados de treino de vídeos de direção.

Esse artigo fala sobre métodos para usar serviços de LLM de forma eficiente.

Descubra como o Mamba muda a aprendizagem em contexto para aplicações de inteligência artificial.

Um novo método para melhorar a projeção de rótulos em NLP cross-lingual.

O SIDU-TXT esclarece as decisões de IA no processamento de linguagem natural.

Este artigo apresenta estratégias e um novo método para seleção eficaz de amostras em aprendizado com poucos exemplos.

DeRa oferece um jeito de ajustar o alinhamento do modelo de linguagem sem precisar re-treinar.

Estratégias pra melhorar motores de busca em várias línguas com dados limitados.

Este estudo investiga como modelos com recuperação aumentada melhoram a confiabilidade na geração de linguagem.

Um método pra ajustar modelos de linguagem usando menos parâmetros.

O framework NORMY melhora o QA conversacional, facilitando a busca e a compreensão do contexto.

Essa pesquisa examina a eficiência do cálculo reverso no treinamento de modelos de linguagem.

O CAST melhora a eficiência da autoatenção em modelos Transformer para sequências longas.

Analisando os riscos de contaminação de dados em modelos de linguagem de código fechado.

Um novo método que combina modelos de linguagem com estratégias de otimização pra melhorar o desempenho.

Um novo método melhora a eficiência de aprendizado enquanto mantém o conhecimento passado.

Explorando o impacto das camadas de atenção no aprendizado a partir do texto.

Este estudo foca em melhorar a extração de habilidades usando modelos de linguagem avançados.

Um novo método usa estados internos pra ter mais precisão em LLMs.