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Novos métodos melhoram a capacidade dos modelos de linguagem de lidar com atualizações de conhecimento multilíngue.

GenSco melhora os sistemas de QA ao aumentar a precisão e a coerência nas respostas de múltiplas etapas.

Uma olhada no aprendizado PAC e seu papel na tomada de decisão eficiente baseada em dados.

Pesquisadores exploram abordagens sem texto pra entender melhor a linguagem falada.

Um olhar mais de perto sobre métodos pra garantir que os LLMs não sejam mal utilizados.

WeLore traz eficiência para grandes modelos de linguagem ao simplificar matrizes de pesos.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar a compreensão de instruções em persa pela IA.

Esse artigo fala sobre como melhorar a resistência dos VLMs a ataques adversariais através de escolhas de design.

Um novo método melhora a classificação kNN usando gradientes pra uma melhor representação das features.

Um estudo sobre como coletar e usar feedback dos usuários pra melhorar modelos de linguagem.

WGQA melhora a eficiência dos modelos de linguagem enquanto reduz a necessidade de memória.

Este estudo revela como os LLMs evoluem suas capacidades durante o treinamento.

O DocBench faz testes em sistemas baseados em LLM para ler e responder a vários formatos de documentos.

Pesquisadores melhoram a escrita de fórmulas em planilhas usando modelos de linguagem pra dar um suporte melhor pros usuários.

Usando modelos de linguagem pra melhorar tarefas em línguas sub-representadas através da geração de dados.

Um olhar sobre como o CLIP processa a negação na linguagem.

Pesquisas mostram efeitos diferentes das técnicas de clareamento em embeddings de frases em tarefas de PLN.

BinaryAlign melhora a precisão do alinhamento de palavras tanto para línguas com muitos recursos quanto para as que têm poucos.

Um novo método permite que modelos de linguagem gerem seus próprios dados de treinamento pra ter um desempenho melhor.

Estudo revela riscos de segurança por causa de envenenamento de dados em modelos de linguagem grandes.

Um novo método melhora os sistemas para responder perguntas sobre imagens usando conhecimento externo.

Um estudo sobre como melhorar a precisão dos LLMs usando métodos de recuperação baseados em intenções.

Esse estudo compara modelos para prever emoções em textos políticos poloneses.

O Dartboard melhora a recuperação em modelos de linguagem ao maximizar as informações relevantes.

GoldFinch oferece memória e processamento eficientes para tarefas de texto longo.

Um novo método melhora o treinamento de chatbots por meio da geração automática de consultas.

HaluQuestQA ajuda a identificar e corrigir erros em respostas de perguntas longas.

RPC-Attention melhora modelos de autoatenção pra ter um desempenho melhor em dados barulhentos.

Pesquisa destaca métodos para manter a consistência do diálogo em conversas relacionadas a restaurantes.

Esse artigo analisa como a quantização pode melhorar a eficiência do treino de modelos de linguagem Transformer.

Novos métodos melhoram a precisão em descrever mudanças de imagem em meio a distrações.

Um novo modelo melhora a conexão entre vídeos e suas descrições em texto.

Analisando o papel e os desafios da tokenização em processamento de linguagem natural.

Estudo avalia a adaptabilidade dos modelos de linguagem em resumir tópicos diversos.

Analisando como os transformers contam a ocorrência de itens em sequências.

O BootRet melhora a precisão da recuperação de documentos com atualizações dinâmicas de identificadores.

Analisando como os LLMs conseguem somar números sem etapas explícitas.

Combinar LLMs e Prolog melhora o raciocínio na geração de texto.

Um novo método melhora a eficiência de embedding para modelos de linguagem.