Artigos mais recentes para Processamento de Linguagem Natural

Michelangelo avalia modelos de linguagem pela capacidade deles de raciocinar em contextos longos.

Uma nova abordagem acelera o processamento em modelos de linguagem grandes para um desempenho melhor.

Um novo método melhora o desempenho do modelo de linguagem ao simplificar informações externas.

Um novo método melhora a detecção de imprecisões em modelos de linguagem.

Analisando a compreensão e a precisão de saída dos modelos de linguagem.

Um novo modelo melhora o processamento e a análise de textos em sânscrito.

Apresentando uma estrutura pra melhorar a classificação de texto em dados desconhecidos.

Este artigo explora novas abordagens para melhorar LLMs usando funções de perda da visão computacional.

SemDI melhora a precisão na identificação da causalidade dos eventos usando contexto.

A MaPPER oferece um novo método para entender imagem e texto de forma eficiente.

O FullAnno melhora as anotações de imagem pra um treinamento de modelo multimodal melhor.

A pesquisa desenvolve sistemas que se adaptam a diferentes tipos de perguntas pra dar respostas melhores.

Novos métodos melhoram Modelos de Linguagem Grande através de um processamento de informação mais eficiente.

GAProtoNet melhora a classificação de texto, aumentando a interpretabilidade sem perder a precisão.

Uma nova abordagem para criar dados rotulados na geração de frases-chave usando contextos de citação.

Novo conjunto de dados melhora a capacidade da IA de lidar com mal-entendidos em conversas.

Um novo modelo melhora as previsões ao voltar a olhar os palpites antigos.

Manter o significado enquanto transforma os dados é crucial pra privacidade e precisão.

Um novo método melhora modelos pequenos para responder perguntas de telecomunicações.

Combinar dados textuais e visuais melhora o desempenho em aprendizado com poucos exemplos.

Analisando como o BERT interpreta palavras com múltiplos significados.

Examinando como os modelos de linguagem aprendem conhecimento factual e suas limitações.

A pool de tokens melhora o armazenamento de dados enquanto mantém a precisão na recuperação.

Uma nova estrutura melhora o desempenho do CLIP com técnicas eficazes de poda de tokens.

O PODA melhora a capacidade da IA de entender textos e raciocinar logicamente.

O framework PACU melhora os VLLMs aprimorando os prompts e usando legendas de imagens.

Uma nova estrutura simplifica o design de microestruturas usando comandos em linguagem natural.

Esta pesquisa explora a eficácia dos LLM em várias línguas além do inglês.

Pesquisas mostram que a IA pode prever as posições dos usuários a partir de posts indiretos nas redes sociais.

Esse artigo examina como diferentes camadas afetam o desempenho dos LLMs.

Novos métodos melhoram o desempenho de LLM comprimindo a entrada de tokens.

Uma nova abordagem melhora a resposta a perguntas em vídeos por meio do reconhecimento de texto em cena.

O método FLEX oferece uma nova abordagem para avaliar sistemas de texto para SQL com precisão.

Um modelo novinho melhora as embeddings de texto usando estratégias de aprendizado em contexto.

Um novo método tem como objetivo reduzir o vazamento semântico em embeddings de sentenças em diferentes idiomas.

Esse artigo apresenta uma nova estrutura pra melhorar as técnicas de inferência em tempo de uso para modelos de linguagem.

Um novo método melhora a precisão na extração de tripletos de aspecto-sentimento.

Um novo método melhora a eficiência para lidar com entradas longas em modelos de linguagem.

Um novo método melhora o desempenho do Flash Attention para máscaras de atenção esparsas.

Uma nova métrica que melhora a avaliação da consistência factual em resumos automáticos.