Computerwissenschaften - Rechnen und Sprache

ArguMentor hilft Lesern, sich mit verschiedenen Perspektiven in Meinungsartikeln auseinanderzusetzen.

Diese Studie untersucht, wie LLMs mit dem Reasoning in abstrakten und kontextuellen Szenarien umgehen.

Innovativer Ansatz, um grosse Sprachmodelle durch Selbstbewertung zu steuern.

Der Block-Transformator verbessert die Textverarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz in Sprachmodellen.

Ein Blick auf Unsicherheitsarten und deren Bedeutung in Sprachmodellen.

Ein Blick auf Modelle, die ohne Matrixmultiplikation arbeiten, um eine bessere Effizienz zu erreichen.

Eine neue Methode verbessert die Übersetzungsqualität durch effektive Datenanreicherung.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, um die Effizienz des Trainings von Sprachmodellen zu verbessern.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen Emotionen in der Sprache erkennen.

Die Selbstkorrekturprozesse in Sprachmodellen und ihre Auswirkungen erkunden.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle den verbalen Aspekt im Russischen verarbeiten.

Entdecke, wie Extended Mind Transformers die Speicherverwaltung in Sprachmodellen verbessern.

Diese Studie konzentriert sich darauf, das Zero-Shot-Lernen durch bessere Beschreibungen von Entitäten und Relationen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Ereignisauflösung, indem sie Sprachmodelle kombiniert, um die Genauigkeit zu steigern.

Eine neue Methode verbessert die Suchgenauigkeit von Produkten beim Online-Shopping.

Erforschen, wie LLMs Reasoning nutzen, um komplexe Aufgaben zu meistern.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Denkfähigkeiten in Sprachmodellen zu verbessern.

Neue Tests zeigen, dass LLMs Schwächen im einfachen logischen Denken haben, trotz hoher Benchmark-Ergebnisse.

Forschung untersucht den Zusammenhang zwischen KI-Erklärungen und dem Vertrauen der Nutzer.

Zyda, ein Datensatz mit 1,3 Billionen Tokens, verbessert das Training von Sprachmodellen.

Konditionales Feintuning hilft Sprachmodellen, Wissen zu behalten und Vorurteile während des Trainings zu reduzieren.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz beim Handling von Anfragen für LLMs.

Untersuchen, wie KI mit menschlichen Berührungserlebnissen durch Textilinteraktion harmoniert.

Bi-Chainer verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei logischen Denkaufgaben, indem er Vorwärts- und Rückwärtsmethoden kombiniert.

VulLLM verbessert die automatische Erkennung von Softwareanfälligkeiten durch ausgeklügelte Lerntechniken.

Neue Metriken werfen Licht auf die Grenzen von Sprachmodellen bei der Darstellung der Realität.

Methoden zur Verbesserung der Bewertung der Bedeutungsähnlichkeit zwischen Sätzen in natürlicher Sprache.

Eine neue Methode, um Sprachmodelle effektiv zu bearbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Diese Studie untersucht, wie Sprachmodelle Sprachaufgaben ähnlich wie Menschen erledigen.

Ein neuer Datensatz bewertet die Denkweise von grossen Sprachmodellen bei komplexen Anfragen.

Die Bewertung der Fragen-Schwierigkeit verbessert die Effektivität von Informationsbeschaffungssystemen.

Erforsch, wie sich Wörter im Laufe der Zeit verändern und welche Faktoren diesen Prozess beeinflussen.

Neue Techniken erkunden, um Gedichte mit mehr emotionaler Tiefe zu übersetzen.

Erforsche, wie LLMs Addition mit einzigartigen mathematischen Techniken durchführen.

Dieser Artikel untersucht, ob Sprachmodelle Überzeugungen haben und Kohärenz-Normen folgen.

Eine neue Methode verbessert die Vertrauensbewertung in Sprachmodellen mithilfe stabiler Erklärungen.

Wir stellen IrokoBench vor, um die Bewertung von LLMs in afrikanischen Sprachen zu verbessern.

Ein Projekt, das darauf abzielt, den Zugang zu Schweizer Regierungsdaten in mehreren Sprachen zu erleichtern.

Studie untersucht Methoden, um KI-Text für Sprachlerner anzupassen.

Die Risiken von Backdoor-Angriffen auf intelligente Systeme aufdecken.