A Raven melhora modelos de linguagem com técnicas de recuperação inovadoras e um aprendizado de contexto mais afiado.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
A Raven melhora modelos de linguagem com técnicas de recuperação inovadoras e um aprendizado de contexto mais afiado.
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Uma nova abordagem melhora a qualidade dos dados sintéticos ao equilibrar coerência e diversidade.
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Descubra maneiras eficientes de encontrar momentos em vídeos usando consultas em linguagem natural.
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Examinando os desafios de retenção de conhecimento em modelos de linguagem grandes durante o treinamento contínuo.
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Um novo método pra melhorar a extração de palavras-chave usando modelos de difusão e ranqueamento aprimorado.
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Um novo método revela como encontrar contaminação de dados de teste em modelos de linguagem.
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Um jeito de deixar os modelos de linguagem mais seguros sem perder a qualidade.
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Este estudo explora como adaptar grandes modelos de linguagem para tarefas eficazes de séries temporais.
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Apresentando o PCRL, uma técnica pra compressão eficaz de prompts em modelos de linguagem.
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Estudo explora estratégias de aprendizado contínuo pra melhorar sistemas de recuperação de informações.
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Um método novo reduz o uso de memória e acelera modelos de linguagem grandes.
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Representações de palavras compactas melhoram o desempenho e a eficiência dos modelos de linguagem.
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Um novo banco de dados melhora a precisão das respostas para perguntas vagas usando dados da Wikipédia.
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Um novo modelo melhora o reconhecimento de entidades nomeadas na área biomédica.
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Novo modelo melhora a velocidade de reconhecimento de fala e o uso de memória.
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Este artigo analisa como os LLMs melhoram a recuperação de passagens densas.
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Explorando os benefícios e desafios do Aprendizado Multitarefa em PLN.
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Um novo método melhora a geração de imagens a partir de texto usando layouts semânticos.
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Avaliar a capacidade dos LLMs de detectar instruções prejudiciais em comandos dos usuários.
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Analisando métodos para conseguir buscar de forma eficiente relatórios de bugs parecidos para os desenvolvedores.
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Um estudo sobre como manter o sentido enquanto muda o estilo do texto.
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Esse modelo simplifica as explicações ao juntar várias tarefas em uma só.
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Um novo método melhora as previsões de modelos de linguagem usando grupos de exemplos menores.
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Novos métodos melhoram a forma como as máquinas avaliam as relações espaciais dentro das imagens.
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Combinar LLMs e CAs pode melhorar as capacidades da IA e lidar com suas limitações.
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Um novo modelo melhora a forma como os computadores processam a linguagem falada.
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Um novo método melhora o VideoQA ao lidar com respostas raras e não vistas.
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Um novo método melhora a classificação da intenção de consulta em ambientes de compras online.
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Um novo método melhora o aprendizado de múltiplas instâncias, reduzindo o overfitting e aumentando o reconhecimento de características.
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HICL melhora a compreensão de posts nas redes sociais usando hashtags e aprendizado em contexto.
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Esse artigo analisa o desempenho de vários modelos de linguagem em tarefas importantes de PNL.
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Um método novo melhora a capacidade dos Modelos Visão-Linguagem de se adaptar a novas tarefas.
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Um estudo sobre como usar modelos de linguagem pra classificar manifestos políticos em vários fatores.
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Novo conjunto de dados e framework melhoram as capacidades de resposta a perguntas faladas.
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Um novo método para orientar modelos de linguagem de forma eficiente.
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SpikingBERT combina redes neurais de pulso com tarefas de linguagem pra ter uma eficiência energética melhor.
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Um olhar sobre como o ajuste de instruções melhora as respostas dos modelos de linguagem.
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Este estudo avalia técnicas de análise de sentimento para Bangla usando modelos de linguagem avançados.
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Esse estudo compara PEFT e ICL na melhoria da geração de código usando LLMs.
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Um estudo sobre extração de características para classificação de texto em Bangla usando modelos de aprendizado profundo.
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