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A ABEX usa Abstract-and-Expand pra melhorar os dados de treinamento em tarefas de compreensão de linguagem natural.

Este artigo explora como os MLLMs armazenam e transferem informações ao responder perguntas visuais.

Aprenda a treinar modelos para embeddings de texto de forma esperta e eficaz.

Novos sistemas melhoram a classificação dos valores morais nos textos.

Este estudo analisa como os LLMs lidam com mudanças nas tarefas de resumo.

Um olhar sobre a importância da cultura nos avanços do Processamento de Linguagem Natural.

Essa ferramenta facilita a criação e análise de prompts para entrada de conteúdo misto.

O ETRASK melhora a extração de relações com uma seleção de instâncias inovadora e modelos pré-treinados.

Novo método melhora a performance de modelos de linguagem grandes em áreas especializadas.

O FastGAS melhora a eficiência na escolha de exemplos para aprendizado em contexto usando uma abordagem baseada em grafos.

Um método pra prever respostas não-factuais de modelos de linguagem antes deles gerarem as respostas.

O método VTrans reduz significativamente o tamanho dos modelos de transformador sem sacrificar a performance.

Métodos para criar linhas do tempo precisas a partir de anotações de eventos em textos.

Um novo modelo melhora o reconhecimento de fala usando vários métodos de decodificação.

Novas estratégias melhoram a capacidade dos modelos de linguagem de recuperar conhecimento com precisão.

Estudo investiga como modelos de linguagem fundamentados entendem estruturas linguísticas complexas.

Essa pesquisa melhora os planos de transporte esparsos pra lidar melhor com dados e interpretação.

Analisando os fatores que afetam o alinhamento em modelos de linguagem grandes.

Um conjunto de dados criado pra melhorar a habilidade das máquinas de responder perguntas relacionadas ao tempo.

Este estudo explora como criar frases que mantenham significados específicos usando o FrameNet.

EDEN conecta reconhecimento de emoções com análise de causas pra melhorar a compreensão do diálogo.

Explorando os pontos fortes e fracos dos LLMs para várias tarefas de negócios.

A QCQA melhora os modelos de linguagem otimizando o uso de memória sem perder precisão.

Um olhar sobre a interseção entre sistemas de vídeo e de compreensão de linguagem.

Novos padrões garantem que os sistemas de IA fiquem relevantes com as informações em evolução.

Um novo conjunto de dados ajuda a identificar conteúdo subjetivo em artigos de notícias árabes.

Esse artigo analisa como a negação afeta os modelos de linguagem grandes e sua precisão.

Um novo framework melhora a eficiência e o desempenho do reconhecimento de entidades nomeadas.

Descubra como a morfologia computacional ajuda a entender melhor a língua.

Apresentando o MoeSumm: um modelo de resumo flexível e eficiente.

O PairCFR melhora modelos de treinamento usando dados contrafactuais pra ter um desempenho melhor.

Uma nova abordagem melhora a extração de relações usando memória pra processar dados bagunçados.

O LGR2 melhora o desempenho em tarefas robóticas através de instruções em linguagem e aprendizado hierárquico.

F-LMM combina habilidades de conversação com ancoragem visual para melhorar as interações da IA.

Esse artigo analisa como as formas internas nos modelos de linguagem evoluem durante o processo de aprendizado deles.

RE-RAG melhora os sistemas de QA usando um estimador de relevância pra ter mais precisão.

O Gentle-CLIP melhora o alinhamento de dados usando novas técnicas e diminui a necessidade de dados rotulados.

Novo modelo ARDiT melhora a síntese de texto para fala e a edição de fala.

SinkLoRA melhora a eficiência dos modelos de linguagem em lidar com textos longos.

Novos modelos adaptáveis podem atender a diversas necessidades sem precisar de retraining.