Ein neuer Ansatz, um vielfältige kulturelle Einblicke in Sprachmodelle zu integrieren.
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Sunayana Sitaram
Diese Forschung konzentriert sich darauf, mehrere Biases in Sprachmodellen gleichzeitig zu reduzieren.
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Eine strukturierte Methode zur Bewertung von Sprachmodellen in mehrsprachigen Kontexten.
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Techniken zur Verbesserung der Effektivität von Sprachmodellen in verschiedenen Sprachen.
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Die Studie bewertet sieben LLMs zur Sentiment-Analyse in gemischten WhatsApp-Chats.
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Eine Studie zur Bewertung kultureller Vorurteile in beliebten Sprachmodellen.
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Eine umfassende Studie zur Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen in 10 indischen Sprachen.
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Forschung zeigt, wie mehrsprachiges Feedback die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen verbessern kann.
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Ein neuer Massstab bewertet die Leistung von Sprachmodellen weltweit.
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O-HuBERT verbessert die Spracherkennung, indem es Inhalt und expressive Informationen trennt.
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