Mark Gales

Dieser Artikel untersucht, wie Textelemente Klassifizierungsaufgaben in der NLP beeinflussen.

Dieses Framework verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Textevaluation mit Hilfe von grossen Sprachmodellen.

CrossCheckGPT bietet eine neue Möglichkeit, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Modellen zu bewerten.

Ein universeller Audio-Clip kann fortgeschrittene ASR-Modelle wie Whisper stummschalten.

Forschung zeigt Risiken bei Sprachmodellen, die multitaskingfähig sind, wie Whisper.

Eine neue Methode verbessert die Texteinschätzung, indem sie weiche Wahrscheinlichkeiten für mehr Genauigkeit nutzt.