Artigos mais recentes para Processamento de Linguagem Natural

A estrutura ARTICLE melhora a qualidade dos dados em processamento de linguagem natural através da autoconsistência.

Novos modelos melhoram o desempenho com especialistas de tamanhos diferentes.

A pesquisa foca em melhorar a capacidade dos modelos de linguagem de entender textos mais longos.

YORO simplifica a geração de SQL a partir de linguagem natural, melhorando a eficiência e a precisão.

Um novo benchmark melhora a avaliação de sistemas de detecção de paráfrases.

Um novo modelo melhora a forma como os modelos de linguagem pensam e respondem.

Uma olhada em métodos para detectar dados inesperados em modelos de IA.

Uma olhada em métodos melhorados para resumir texto de forma eficiente.

Examinando o papel e a precisão dos LLMs na pesquisa jurídica.

TART melhora tarefas de raciocínio sobre tabelas usando ferramentas especiais e modelos de linguagem grandes.

Um novo método pra melhorar a resposta de modelos de linguagem grande às instruções dos usuários.

Michelangelo avalia modelos de linguagem pela capacidade deles de raciocinar em contextos longos.

Uma nova abordagem acelera o processamento em modelos de linguagem grandes para um desempenho melhor.

Um novo método melhora o desempenho do modelo de linguagem ao simplificar informações externas.

Um novo método melhora a detecção de imprecisões em modelos de linguagem.

Analisando a compreensão e a precisão de saída dos modelos de linguagem.

Um novo modelo melhora o processamento e a análise de textos em sânscrito.

Apresentando uma estrutura pra melhorar a classificação de texto em dados desconhecidos.

Este artigo explora novas abordagens para melhorar LLMs usando funções de perda da visão computacional.

SemDI melhora a precisão na identificação da causalidade dos eventos usando contexto.

A MaPPER oferece um novo método para entender imagem e texto de forma eficiente.

O FullAnno melhora as anotações de imagem pra um treinamento de modelo multimodal melhor.

A pesquisa desenvolve sistemas que se adaptam a diferentes tipos de perguntas pra dar respostas melhores.

Novos métodos melhoram Modelos de Linguagem Grande através de um processamento de informação mais eficiente.

GAProtoNet melhora a classificação de texto, aumentando a interpretabilidade sem perder a precisão.

Uma nova abordagem para criar dados rotulados na geração de frases-chave usando contextos de citação.

Novo conjunto de dados melhora a capacidade da IA de lidar com mal-entendidos em conversas.

Um novo modelo melhora as previsões ao voltar a olhar os palpites antigos.

Manter o significado enquanto transforma os dados é crucial pra privacidade e precisão.

Um novo método melhora modelos pequenos para responder perguntas de telecomunicações.

Combinar dados textuais e visuais melhora o desempenho em aprendizado com poucos exemplos.

Analisando como o BERT interpreta palavras com múltiplos significados.

Examinando como os modelos de linguagem aprendem conhecimento factual e suas limitações.

A pool de tokens melhora o armazenamento de dados enquanto mantém a precisão na recuperação.

Uma nova estrutura melhora o desempenho do CLIP com técnicas eficazes de poda de tokens.

O PODA melhora a capacidade da IA de entender textos e raciocinar logicamente.

O framework PACU melhora os VLLMs aprimorando os prompts e usando legendas de imagens.

Uma nova estrutura simplifica o design de microestruturas usando comandos em linguagem natural.

Esta pesquisa explora a eficácia dos LLM em várias línguas além do inglês.

Pesquisas mostram que a IA pode prever as posições dos usuários a partir de posts indiretos nas redes sociais.