Computerwissenschaften - Rechnen und Sprache

Diese Studie bewertet die sprachübergreifende Leistung von mehrsprachigen Modellen bei der Erkennung von benannten Entitäten.

Diese Studie untersucht, wie Roboter Sprache und Aktionen durch Erfahrungen lernen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Beantwortung komplexer Fragen mit aktuellen Informationen.

Überprüfung von Datenschutzbedenken und Lösungen für grosse Sprachmodelle in Textdaten.

Ein Rahmen, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von grossen Sprachmodellen zu verbessern.

Ein einzigartiger Korpus verbessert die Erkennung benannter Entitäten in sechs slawischen Sprachen.

Die Forschung untersucht Geschlechtsvorurteile, indem sie die statistische und ursächliche Fairness in NLP-Modellen bewertet.

Untersuchung der Auswirkungen von Wortschatzreduzierung auf die Übersetzungsqualität und Effizienz.

Meerkat-7B setzt einen neuen Standard für Open-Source-Modelle in der medizinischen Sprache.

Ein neues Modell verbessert, wie wir die öffentliche Stimmung aus Tweets analysieren.

Ein neuer Ansatz, um Sprachbeziehungen durch Vokabularanalyse zu verstehen.

Die Studie untersucht, wie Sprachmodelle mit Menschen und miteinander bei der Aufgabenbewältigung zusammenarbeiten.

Untersuchung von Vorurteilen in grossen Sprachmodellen und Bemühungen um mehr Gerechtigkeit.

Eine neue Methode verbessert die Reaktionsfähigkeit von Sprachmodellen auf unbekannte Anfragen.

Eine Erkundung, wie Sprachmodelle zukünftige Tokens vorhersagen im Vergleich zum menschlichen Denken.

Eine Methode erkunden, um zusammenhängende Geschichten mit verwandten Endpunkten zu erstellen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen durch Selbstheilungsmechanismen.

Dieses Paper untersucht, wie Daten die Bewertung von NLP-Modellen beeinflussen.

Ein neues Framework verbessert, wie wir die Kohärenz in Texten bewerten.

Ein neuer Datensatz verbessert die Auffindung von früheren Fällen für Juristen.

NLP nutzen, um effizient Infos aus langen Gerichtsentscheidungen zu ziehen.

Anpassung von Vorlagen zur Übersetzung, um die kulturelle Darstellung zu verbessern.

Ein neues Framework hilft Sprachmodellen, aus Fehlern bei der Problemlösung zu lernen.

TraveLER verbessert das Verständnis von Videos durch interaktive Fragen für bessere Antworten.

Automatisierte Systeme erleichtern die Datensammlung aus wissenschaftlicher Literatur in der Chemie.

Diese Studie untersucht, wie grosse Sprachmodelle menschliche Vorurteile nachahmen.

Ein Modell vorstellen, um die Sicherheit bei der Sprachgenerierung zu verbessern und Risiken zu reduzieren.

IsoBench bewertet, wie Modelle mit Text und Bildern umgehen, um Stärken zu erkennen.

Entdecke die Prozesse hinter dem Training fortgeschrittener KI-Sprachmodelle.

Untersucht das Wachstum der Kommunikation zwischen Menschen und Robotern mit natürlicher Sprache.

Untersuchung, wie harmlose Daten ungewollt schädliche Ausgaben in Sprachmodellen erzeugen können.

Dieses Papier untersucht Modelle, die knifflige Denksportaufgaben im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache lösen.

Die Rolle von Ethik in der Übersetzungstechnologie erkunden.

Eine neue Methode zur Bewertung der Genauigkeit von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen.

ChatGLM-RLHF verbessert die KI-Interaktionen durch menschliches Feedback und fortschrittliche Trainingsmethoden.

Ein neues Datenset fokussiert sich auf kausales Denken mithilfe von 'Tom und Jerry' Animationen.

Einführung eines Rahmens für eine genauere Bewertung der Abfrageperformance in der Informationsbeschaffung.

Forschung zeigt, dass Chat-Modelle krasse Sicherheitsrisiken durch Hintertürangriffe haben.

Diese Studie bewertet die Leistung von LLMs mit der persischen Sprache.

Forschung zeigt Schwachstellen von MNMT-Systemen gegenüber Backdoor-Angriffen auf.