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Um novo método melhora a precisão na extração de tripletos de aspecto-sentimento.

Um novo método melhora a eficiência para lidar com entradas longas em modelos de linguagem.

Um novo método melhora o desempenho do Flash Attention para máscaras de atenção esparsas.

Uma nova métrica que melhora a avaliação da consistência factual em resumos automáticos.

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Técnicas de atenção adaptativa melhoram o desempenho e diminuem a necessidade de recursos em LVLMs.

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Um método pra treinar modelos de linguagem usando técnicas de seleção de dados focadas.

Um novo método acelera as saídas do modelo de linguagem sem perder a qualidade.

Um novo método melhora os sistemas de recuperação usando consultas sintéticas sem dados rotulados.

Melhorando a precisão da tradução de linguagem natural para lógica de primeira ordem.

Um novo esquema de etiquetagem melhora o reconhecimento de entidades nomeadas descontínuas.

Essa pesquisa analisa o papel dos LLMs em melhorar a extração de dados e a interação.

Um estudo sobre conjuntos de dados e métricas na pesquisa de respostas a perguntas.

Um novo método melhora a avaliação de texto usando probabilidades suaves pra ter mais precisão.

Esse artigo apresenta uma estrutura pra melhorar o NER na língua italiana usando modelos avançados.

Esse estudo apresenta o BiMI pra melhorar sistemas de recompensa em aprendizado por reforço.

Um novo método aumenta a eficiência do planejamento sem depender de especialistas.

Um novo método melhora a previsão da relevância da pesquisa usando embeddings de palavras.

Um novo método usando grafos de conhecimento pra respostas precisas a perguntas simples.

Esse benchmark avalia as ameaças à privacidade e os mecanismos de defesa em modelos de PLN.

Apresentando um método adaptável pra acompanhar as necessidades dos usuários em sistemas de diálogo.

Esse estudo revela como os LLMs ajustam seu aprendizado através de padrões de atenção.

A DiaSynth cria diálogos de alta qualidade pra treinar sistemas de conversa de forma eficaz.

Um novo framework melhora a detecção de saídas falsas em modelos de linguagem usando dados não rotulados.

Esse framework melhora o desempenho do modelo ao lidar com dados de aumento de baixa qualidade.

Explorando os problemas dos modelos de linguagem na interpretação de dados.

A gente melhora a Otimização de Preferência Direta pra lidar melhor com empates nas decisões.

Um método pra melhorar a eficiência dos modelos de linguagem com entradas de texto longas.

Novo método melhora o conhecimento dos modelos de linguagem com dados limitados.

Um novo método melhora as previsões de características linguísticas usando dados textuais.

Uma nova estrutura busca melhorar a confiabilidade e a clareza no raciocínio da IA.

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Uma nova técnica melhora o desempenho de modelos que combinam texto e imagens.

Avaliando VLMs em tarefas espaciais usando texto visual e confuso.

Um novo conjunto de dados busca melhorar a compreensão das ambiguidades em perguntas relacionadas ao tempo.

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