O DetermiNet busca melhorar a capacidade dos modelos de identificar objetos usando determinantes.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O DetermiNet busca melhorar a capacidade dos modelos de identificar objetos usando determinantes.
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Os robôs conseguem aprender melhor interagindo com humanos usando a linguagem do dia a dia.
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Uma nova abordagem combina aprendizado em contexto e ajuste fino pra melhorar o desempenho do modelo.
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Novos métodos focam em melhorar a qualidade dos dados de treinamento para modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a detecção de emoções na fala usando só áudio.
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Explorando técnicas de aumento de dados pra melhorar sistemas de IA conversacional.
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Uma nova abordagem melhora o chunking não supervisionado em PLN usando um modelo hierárquico.
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Novos métodos aumentam dados de texto para línguas com poucos recursos, melhorando a performance do modelo.
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Explorando novos modelos que combinam IA, linguagem e computação quântica.
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Aprenda como a quantização torna os modelos de IA mais baratos e fáceis de usar.
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Novos métodos melhoram a precisão da classificação sem dados rotulados.
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Uma nova abordagem melhora a resolução de pronomes usando BERT e informações sintáticas.
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Essa pesquisa foca em melhorar sistemas de diálogo integrando contexto e significado nas avaliações.
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Uma nova forma de coletar dados de ajuste de instrução para grandes modelos de linguagem.
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Novo modelo melhora o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos ao focar em um único falante.
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Um novo método para avaliar modelos de linguagem sem rótulos humanos.
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Um novo modelo melhora a compreensão de línguas misturadas.
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Esse estudo investiga os preconceitos em modelos de linguagem usando aprendizado baseado em prompts.
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Essa pesquisa destaca o papel de reler para melhorar as habilidades de raciocínio nos modelos de linguagem.
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Estudo analisa métodos de ajuste fino para modelos de linguagem retiverem conhecimento entre idiomas.
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Um método pra remover comportamentos tóxicos em modelos de linguagem sem perder performance.
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Pesquisas mostram como LLMs podem aumentar a privacidade enquanto mantêm a eficácia do modelo de linguagem.
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Novos métodos melhoram a precisão de converter a linguagem falada em texto escrito.
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Estudo mostra que LLMs generativos mandam bem em similaridade textual semântica em comparação com modelos tradicionais.
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Um método pra melhorar o reconhecimento de entidades nomeadas em buscas em chinês.
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Analisando métodos de aprendizado ativo pra melhorar o treinamento de classificadores PLM com restrições de orçamento.
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Examine os riscos que ataques de backdoor trazem para sistemas de processamento de linguagem natural.
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Investigando mudanças inesperadas no comportamento do modelo de linguagem durante o treinamento.
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Novos métodos diminuem erros de tradução em sistemas multilíngues.
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Analisando o papel do contexto na interpretação de tarefas linguísticas.
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Um olhar completo sobre como criar uma suíte de testes para processamento de linguagem natural em grego.
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Esse estudo avalia como LLMs podem ser usados em tarefas de tradução em tempo real.
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O framework DebCSE melhora as embreagens de sentenças reduzindo os preconceitos durante o treinamento.
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Este artigo apresenta uma visão geométrica dos modelos de linguagem transformer.
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Novos métodos melhoram o aprendizado de tarefas e a retenção em sistemas de diálogo.
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Uma olhada em como a extração de relações contextuais constrói gráficos de conhecimento.
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Um novo método melhora o reconhecimento de imagem usando descrições de texto personalizadas.
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Um novo método para treinar sistemas de recuperação de conversação com dados limitados.
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Um novo modelo melhora o alinhamento de fala e texto para um reconhecimento automático melhor.
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Este artigo analisa como os modelos de linguagem enfrentam tarefas complexas por meio de métodos de treinamento.
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