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Um novo método melhora o reconhecimento de texto em cenas naturais usando técnicas inovadoras.

AquilaMoE usa o EfficientScale pra otimizar o treinamento de modelos de linguagem bilíngues com menos dados.

Um novo conjunto de dados mostra potencial em melhorar os modelos de tradução automática.

Uma olhada na perda semântica e seu impacto nas saídas de modelos de linguagem.

Uma nova ferramenta que conecta o feedback dos usuários com as tarefas de desenvolvimento de software.

FastFiD melhora a eficiência do ODQA selecionando frases chave para respostas mais rápidas.

Métodos inovadores melhoram o alinhamento dos LLMs com as preferências humanas para um desempenho melhor.

A ARPA melhora a Desambiguação de Sentido de Palavras Visuais ao integrar técnicas de linguagem e processamento de imagem.

A técnica PEARL melhora a velocidade e a eficiência dos grandes modelos de linguagem.

Usando dados não rotulados pra melhorar modelos de aprendizado de máquina com pseudo-rotulação.

O treinamento adversarial melhora a precisão na detecção de palavras-chave em fala sintética e real.

Novos métodos melhoram a conclusão de gráficos de conhecimento usando modelos de linguagem congelados.

Um novo modelo melhora a previsão de links em grafos de conhecimento usando descrições textuais.

Analisando como o pré-treinamento e o ajuste fino impactam o desempenho do modelo de linguagem.

O PyMarian conecta usuários de Python a modelos de tradução rápidos sem complicação.

Um modelo de deep learning inspirado na mecânica quântica melhora a análise de sentimento em textos.

Um estudo sobre alucinações em modelos de linguagem e suas implicações no treinamento.

Este estudo explora a diminuição do papel da ligação de esquema em modelos avançados de Texto-para-SQL.

Um estudo sobre detecção de viés em modelos de PNL e suas implicações.

Novos métodos melhoram a precisão da verificação de fatos usando grafos de conhecimento.

Aquila2 oferece desempenho melhorado para tarefas em inglês e chinês.

Um novo modelo pra processar estruturas de dados hierárquicas com precisão.

Um novo método melhora a compreensão das relações de tempo dos eventos em textos.

Explorando o uso de LLMs em programação lógica indutiva.

O FactorLLM melhora a eficiência em modelos de linguagem reorganizando o armazenamento de conhecimento.

Saiba como modelos menores podem melhorar a eficiência de modelos de linguagem grandes.

Novo método melhora a geração de imagens e vídeos usando técnicas de compressão padrão.

O dataset MaterioMiner conecta a mecânica dos materiais com a literatura científica pra melhorar a pesquisa.

Melhorando sistemas de perguntas e respostas com aprendizado fraco supervisionado e métodos de recuperação densa.

Um método estruturado pra criar conversas sintéticas usando modelos de linguagem.

Este estudo analisa como mudar a língua afeta os classificadores de texto.

Examinando como os transformers aprendem com o contexto sem precisar ser re-treinados.

BAM melhora a eficiência do MoE ao integrar parâmetros de atenção e FFN.

Um novo método melhora a precisão das previsões de gráficos de conhecimento.

Uma nova abordagem melhora o reconhecimento de frases com troca de código na fala bilíngue.

Apresentando o MIDAS, uma estrutura que melhora a compreensão de conversas em várias etapas no processamento de linguagem natural.

Um novo modelo pra avaliar o desempenho de sistemas RAG.

DIVE melhora as descrições visuais geradas por máquina pra uma compreensão mais rica.

Um conjunto de dados para analisar sentimentos em avaliações de restaurantes alemães.

Descubra como a VERA melhora a precisão e eficiência na avaliação de sistemas RAG.