Computerwissenschaften - Rechnen und Sprache

Untersuchung der Leistung von generativer Retrieval auf grossen Dokumentsätzen.

Forscher entwickeln Methoden, um die Bewertungsprozesse für maschinelles Übersetzen klarer zu gestalten.

Forschung zeigt, dass Pseudo-Code-Hinweise die Effizienz und Klarheit von Sprachmodellen verbessern.

Dieses Dataset hilft Forschern, Datensatznamen in wissenschaftlichen Arbeiten zu finden.

Die Kombination von Trainingstechniken verbessert die KI-Leistung in mehreren Sprachen.

Ein neuer Datensatz soll häufige Fehler bei der maschinellen Übersetzung wie Halluzinationen und Auslassungen angehen.

Ein Blick darauf, wie Abrufsysteme komplexe Nutzeranfragen bearbeiten.

Eine Studie zeigt Geschlechter- und Rassen-Vorurteile in Sentiment-Analyse-Modellen für mehrere Sprachen.

Neue Methode bewertet das Verständnis von Sprachmodellen in mehreren Sprachen.

LLM-Pruner komprimiert grosse Modelle, ohne die Aufgabenleistung zu beeinträchtigen.

Ein neuer Ansatz fasst Kundenmeinungen aus Bewertungen effizient zusammen.

Untersucht, wie verschiedene LLMs zusammenarbeiten können, um besseres Denken zu erreichen.

IKDSumm fasst Tweets während Katastrophen effektiv mit katastrophenspezifischem Wissen zusammen.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von gesprochenen Dialogen, indem es Sprache und Text kombiniert.

Eine neue Methode verbessert Sprachmodelle mit anpassbarem externem Gedächtnis für ein besseres Verständnis.

Diese Studie zeigt, wie Wissensübertragung die Übersetzungsqualität für ressourcenarme Sprachen verbessert.

Eine neue Methode verbindet Englisch und Chinesisch für die Bildgenerierung.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Zusammenfassung von Katastrophen-Tweets für eine effektive Reaktion.

Dieser Artikel untersucht einen neuen Ansatz, um zu verstehen, wie Wortbedeutungen in verschiedenen Texten variieren.

Ein neues Framework verbessert Zusammenfassungen mit verschiedenen Arten von Zusatzinformationen.

Ein neuer Ansatz, um Sprachmodelle dabei zu unterstützen, gemeinsame Grundlagen zwischen unterschiedlichen Ansichten zu erkennen.

Wir stellen inklusives Lernen aus menschlichem Feedback für verbesserte Sprachmodelle vor.

Dieser Artikel behandelt die Verbesserung der Leistung multilingualer Modelle durch verbesserte Fine-Tuning-Methoden.

Eine neue Taxonomie, um die Leistung von LLMs bei komplexen Aufgaben zu verbessern.

Ein neues Framework erstellt Erklärungen, um die Leistung von Sprachmodellen ohne menschlichen Aufwand zu steigern.

Die Fairness in Empfehlungssystemen verbessern mit neuen Modellen und Techniken.

Ein strukturierter Ansatz zur Verbesserung der Entitätsklassifizierung in Texten mithilfe von Ontologien.

Eine neue Methode zur Bewertung der Argumentqualität unter Berücksichtigung des Kontexts.

Entdecke, wie LLMs helfen, Levels für Metavoidal zu entwerfen.

Ein neuer Ansatz verbessert das logische Denken in KI, indem er LLMs und symbolische Solver kombiniert.

Pointer-Netzwerke verbessern Sprachmodelle, indem sie die Probleme mit Softmax angehen.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit von Sprachmodellen, kontinuierlich zu lernen.

Eine Studie zeigt, dass CNNs Wortkombinationen aus Rohsprachdaten erstellen können.

Diese Forschung untersucht, wie das Vorhersagen von zukünftigen Wörtern die Leistung von Sprachmodellen verbessern kann.

Ein neuer Datensatz für bessere finanzielle Sentiment-Analyse verbessert die Entscheidungsfindung für Investoren.

Dieses Papier stellt eine Methode vor, wie KI-Systeme Entscheidungen besser Menschen erklären können.

Neue Methoden verbessern die Antwortgenauigkeit in dokumentenbasierten Dialogsystemen.

Forschung hebt Fortschritte im Verständnis und der Verarbeitung von Sprache durch verschiedene Methoden und Datensätze hervor.

Ein Blick darauf, wie Sprachmodelle Wörter bewerten und kategorisieren.

LogiCoT verbessert das logische Denken von Sprachmodellen durch strukturierte Aufgaben.