Computerwissenschaften - Rechnen und Sprache

Forschung zeigt, wie mehrsprachiges Feedback die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen verbessern kann.

Eine Studie über die regionalen Sprachen Italiens mithilfe fortschrittlicher Sprachanalysetechniken.

Forschung zeigt, dass Modelle Schwierigkeiten mit den Schritt-Abhängigkeiten in Kochrezepten haben.

Erforschen, wie Aufmerksamkeitssenkungen die Leistung von Sprachmodellen beeinflussen und eine Kalibrierungstechnik vorstellen.

Die Analyse der Leistung von KI-Modellen bei Matheaufgaben für Kinder zeigt erhebliche Lücken.

RankAdaptor optimiert das Fine-Tuning für beschnittene KI-Modelle und verbessert die Leistung effizient.

INDICT verbessert die Codesicherheit und -hilfsbereitschaft durch doppelte Kritik-Analyse.

Eine Studie über PlagBench und seine Rolle bei der Erkennung von Plagiaten in LLM-Ausgaben.

Forschung zeigt, wie Eingaben die Genauigkeit bei der Erkennung von KI-generierten Texten beeinflussen.

Forschung bewertet die Behauptungsüberprüfungsfähigkeiten von Sprachmodellen mit einem neuen Datensatz.

In diesem Artikel wird untersucht, wie bestimmte Neuronen die Unsicherheit bei den Vorhersagen von Sprachmodellen beeinflussen.

Dieses Papier stellt eine Methode vor, um Sprachmodelle bei verschiedenen Aufforderungen zu bewerten.

Eine neue Methode verbessert den Maschinendialog durch Pseudo-Stereo-Daten.

Lerne Methoden kennen, um die Übersetzungsqualität effektiv zu messen.

Diese Studie präsentiert einen Datensatz und eine Methode, um die Genauigkeit der chinesischen ASR mithilfe von Pinyin zu verbessern.

Ein neuer Datensatz bewertet die Leistung von LLMs bei der Lösung von graphbezogenen Herausforderungen.

Neue Methode geht auf regionale Unterschiede bei der Bewertung von Geschlechtervorurteilen ein.

Neue Methoden verfeinern die Denkfähigkeiten in Sprachmodellen für bessere Leistung bei Aufgaben.

Eine neue Methode, um Ereignisse besser zu verstehen, indem man mehrere Dokumente nutzt.

MPCoder passt den Code an die individuellen Stile der Entwickler an, wodurch die Produktivität und die Codequalität steigen.

MIGU verbessert kontinuierliches Lernen in Sprachmodellen, ohne alte Daten zu benötigen.

Ein neuer Ansatz für KI kombiniert Sprachmodelle mit symbolischen Programmen für bessere Interpretierbarkeit.

Eine Studie über die Auswirkungen von Bildern und Texten in der Berichterstattung über Waffengewalt.

Neues Dataset bewertet die Fähigkeit von LLMs für komplexe logische Denkaufgaben.

Ein Blick darauf, wie KI-Modelle menschliche Entscheidungen interpretieren und dass Verbesserungen nötig sind.

Lern, wie Inferenz-Zeit-Algorithmen die Textgenerationsleistung verbessern.

Dieser Artikel behandelt die Probleme der Tokenisierung und schlägt Lösungen zur Reduzierung von Vorurteilen vor.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, Methoden zu verbessern, um unerwünschte Informationen aus Sprachmodellen zu entfernen.

Untersuchung von feinkörnigem Feedback für Text-zu-Bild-Modelle und dessen praktische Auswirkungen.

LoTA bietet einen schlaueren Ansatz, um Sprachmodelle für mehrere Aufgaben anzupassen.

Das M2Lingual-Datenset verbessert die Fähigkeiten zum Befolgen von Anweisungen in verschiedenen Sprachen.

Eine Studie über die Unterschiede im Geschichtenerzählen zwischen Menschen und KI-generierten Erzählungen.

Eine neue Methode, um Belohnungen für Reinforcement-Learning-Agenten mit Hilfe von Sprachmodellen zu definieren.

Ein neuer Ansatz verbessert Transformer-Modelle für eine bessere Verarbeitung von langen Texten.

Lerne die besten Praktiken für die verantwortungsvolle und effektive Entwicklung von KI-Modellen.

Diese Methode erhöht die Transparenz bei der Bestimmung der Urheberschaft von Dokumenten.

Diese Forschung untersucht, wie Denkfähigkeiten zwischen Sprachen in Sprachmodellen übertragen werden.

Dieser Artikel behandelt, wie KI-Modelle aus Fehlern durch Selbstkorrektur lernen.

Eine Analyse von Sprachmodellen und ihrer Rolle im Gesundheitswesen.

Ein Blick darauf, wie Satz-Embeddings die Sprachverarbeitung in KI verbessern.