Ge Zhang

MAP-Neo zielt auf Transparenz und Performance in der KI-Sprachmodellierung ab.

MMLU-Pro stellt Sprachmodellen härtere Fragen und mehr Antwortmöglichkeiten.

Eine neue Methode hilft, Trainingsdaten auszugleichen, um die Leistung von KI zu verbessern.

Die Schwierigkeiten bei der Übersetzung von metaphorischer Sprache in der maschinellen Übersetzung untersuchen.

GIEBench bewertet die empathischen Antworten von LLMs basierend auf verschiedenen Gruppenidentitäten.

DDK verbessert die Wissensdistillation und macht kleinere Sprachmodelle effizienter.

I-SHEEP ermöglicht es grossen Sprachmodellen, kontinuierlich aus generierten Daten zu lernen.

Untersuchen, wie Präferenzlernen die Ausrichtung von Sprachmodellen an menschlichen Erwartungen verbessert.

Ein neues Tool bewertet die Leistung grosser Sprachmodelle über verschiedene Datentypen hinweg.

Forscher nutzen Gaming-Glitches, um KI physikalisches Allgemeinwissen beizubringen.