Artigos mais recentes para Processamento de Linguagem Natural

Melhorando as habilidades de aprendizado dos modelos de IA com métodos de treino melhores.

Analisando como modelos grandes aprendem de forma eficiente com pouca informação.

Novos métodos melhoram o desempenho da OIE integrando características linguísticas.

Esse artigo apresenta um novo método pra melhorar o grounding visual, juntando dados e conhecimento de modelo.

Pesquisas mostram como tokens de localização melhoram o raciocínio espacial em modelos de linguagem só com texto.

A pesquisa explora como usar a "tradução" pra melhorar o desempenho dos modelos de linguagem em línguas com poucos recursos.

Um novo framework melhora o raciocínio lógico para modelos de linguagem grandes usando Lean.

Este trabalho analisa novas estratégias para melhorar a recuperação de documentos através da poda de tokens.

SemLa oferece novas perspectivas sobre desafios complexos de classificação de texto.

Esse estudo investiga como o ajuste fino com LoRA influencia o agrupamento de tokens em modelos Transformer.

Apresentando o Stance Reasoner pra melhorar a detecção de postura nas redes sociais.

Pesquisas revelam fraquezas na compreensão da linguagem dos modelos 3D e propõem soluções.

Dois algoritmos inovadores criam de forma eficaz exemplos adversariais sutis no processamento de linguagem.

Explorando os avanços e desafios na tecnologia de modelos de linguagem grandes.

O framework MExGen melhora as explicações para modelos de linguagem generativa, aumentando a confiança do usuário.

Apresentando o RLRF: um framework pra melhorar o desempenho de modelos de linguagem com feedback detalhado.

Pesquisas mostram como a qualidade do contexto afeta o desempenho dos modelos de linguagem de IA.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar as habilidades de raciocínio dos modelos de linguagem.

CoLLEGe ajuda modelos de linguagem a aprender novos conceitos de forma eficiente usando exemplos mínimos.

Um método pra criar um texto coerente a partir de vários destaques de documentos.

Uma olhada na importância e nos métodos de extração de relações temporais de eventos.

Um novo conjunto de dados ajuda os modelos de IR a se adaptarem a instruções complexas pra ter um desempenho melhor.

Aprenda como a agrupação de textos organiza o conteúdo escrito para uma análise melhor.

O Audio Flamingo manda bem em ouvir, conversar e se adaptar a novas tarefas de áudio.

Um novo método melhora os modelos de linguagem através da integração de conhecimento.

A AttentionStore melhora a eficiência nas conversas com modelos de linguagem reaproveitando caches passados.

Esse trabalho explora como o feedback humano pode melhorar os modelos de sumarização.

O TrustSQL avalia modelos de texto para SQL pra ver se eles são confiáveis em lidar com perguntas que têm resposta e perguntas que não têm.

Aprenda como o X-AMR transforma a resolução de correferência de eventos com representação gráfica.

Esse estudo dá mais importância pra qualidade do que pra quantidade nos dados de treino pra geração de imagens.

ALoRA melhora o ajuste de modelos de linguagem alocando parâmetros de forma dinâmica.

O ChapTER junta contexto histórico e conhecimento textual pra melhorar o desempenho do TKGR.

Esse estudo aborda os desafios de captar termos médicos precisos a partir de áudio ruidoso.

Esforços pra melhorar as embeddings de frases pra lidar melhor com a linguagem informal.

Estudo compara sistemas baseados em regras e modelos de linguagem para extrair dados de apoio social.

Apresentando o TABDet, um novo método pra detectar ataques de backdoor em tarefas de NLP.

Um modelo de linguagem poderoso pra várias aplicações em várias línguas.

Este artigo explora como os elementos de texto influenciam as tarefas de classificação em PLN.

Um estudo sobre como o conhecimento prévio afeta a capacidade dos LLMs de reconhecer emoções.

Novos métodos melhoram a geração de texto focando em citações concisas e relevantes.