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O CA-BERT melhora as respostas dos chatbots ao entender melhor o contexto da conversa.

Um novo modelo melhora a classificação de relações usando técnicas de aprendizagem com poucos exemplos.

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Um novo método melhora a eficiência e a precisão em grandes modelos de linguagem.

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Uma nova forma de avaliar modelos de linguagem de maneira eficiente.

Um jeito de construir Grafos de Conhecimento a partir de documentos brutos de forma eficiente.

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A CAST oferece uma maneira precisa de lidar com as respostas dos modelos de linguagem.

Este artigo apresenta o chunking tardio pra melhorar a recuperação de texto, mantendo o contexto.

Pesquisas mostram como a programação influencia as habilidades dos modelos de linguagem em várias tarefas.

Esse método melhora a precisão de reconhecimento para nomes pouco comuns em saídas de voz.

Explorando o impacto do aprendizado em contexto na performance de modelos de linguagem.

VILA-U integra tarefas de vídeo, imagem e linguagem em uma única estrutura.

RLPF melhora a resumização de dados do usuário pra previsões melhores.

Apresentando um método pra melhorar a resposta a perguntas em vídeos com vários eventos.

Melhorando a identificação de palavras faladas através de pistas visuais em línguas com poucos recursos.

Esse estudo analisa como os modelos de linguagem aprendem com exemplos e conhecimento passado.

Esse artigo fala sobre MLSAEs e o papel deles em examinar as camadas de modelos de linguagem.

Este estudo avalia modelos de linguagem grandes como juízes em tarefas de raciocínio matemático.

Esse trabalho melhora os modelos de visão-linguagem com estratégias de dados melhores e técnicas inovadoras.

SSR melhora o desempenho dos modelos de linguagem enquanto mantém suas habilidades gerais.

O método Untie the Knots melhora o manejo de textos longos em modelos de linguagem.

Pesquisas mostram como as camadas em LLMs contribuem igualmente para as previsões.

Um novo método melhora a compreensão de linguagem em modelos Transformer usando geometrias não-lineares.

Um novo método melhora a qualidade do código gerado por modelos de linguagem.

Essa pesquisa melhora a forma como os modelos respondem perguntas usando tabelas.

Um estudo destaca os desafios de raciocínio nos modelos de linguagem modernos em meio a informações enganosas.

Duas maneiras inovadoras melhoram o desempenho e a precisão da correção ortográfica em chinês.

Um novo método melhora a identificação de objetos em imagens através da integração personalizada de visual e texto.

Novos métodos aumentam a precisão e a consistência em modelos de linguagem.

ParaEVITS melhora a expressão emocional em TTS através de orientações em linguagem natural.

RPP melhora o ajuste e a generalização em Modelos de Visão-Linguagem usando prompts refinados.

Doppelgänger ajuda os modelos de linguagem a garantir respostas precisas e sem preconceitos.