Computerwissenschaften - Rechnen und Sprache

Erforsche die Rolle von Self-Training bei der Verbesserung von Daten-zu-Text-Prozessen.

Die Auswirkungen von Sentiment-Analyse auf bengalische Identitäten und Vorurteile untersuchen.

Die Rolle von Sprachmodellen bei der Analyse von Materialienwissenschafts-Literatur erkunden.

Eine neue Methode beschleunigt die Textgenerierung von LLMs mit zusätzlichen Vorhersageköpfen.

Orion-14B ist mega gut darin, mehrsprachige Texte zu verstehen und zu erzeugen, mit 14 Milliarden Parametern.

Ein neuer Ansatz verbessert NLP-Modelle gegen Angriffe durch gezielte Paraphrasierung.

Erforschen, wie LLMs die Finanzen mit Automatisierung und Analyse verändern.

Entdecke die neuesten Techniken und Herausforderungen beim Erstellen von Bildern aus Text.

Verbesserung der Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen durch selektive Beispielabruf.

Grosse Sprachmodelle verbessern die Genauigkeit der Beschriftung von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs.

Eine Studie, die sich mit verschiedenen englischen Varianten in sozialen Medien beschäftigt.

Eine neue Methode, um KI-Antworten effizient mit menschlichen Vorlieben abzugleichen.

Ein neues System verbessert die Genauigkeit des Schema-Matchings mit generativen Tags und fortgeschrittenen Funktionen.

Neue Strategien verbessern das Verständnis von Bildern und Texten in Modellen.

WARM will die Ausrichtung von grossen Sprachmodellen an menschlichen Werten verbessern.

Die Studie untersucht universelle Neuronen in GPT-2-Modellen und deren Rollen.

Eine Studie über MLLMs und deren Leistung bei nonverbalen Denksportaufgaben.

Ein neues Modell verwandelt Kochrezepte in Grafiken, damit man sie einfacher versteht.

Eine neue Methode zur Generierung synthetischer Präferenzdaten verbessert Belohnungsmodelle im Reinforcement Learning.

Diese Studie schaut sich an, wie gut Sprachmodelle zeitbezogene Fragen verstehen.

Eine Methode verbessert die Effizienz beim Trainieren und Nutzen von grossen Sprachmodellen.

Untersuchen, wie LLMs generierte Kontexte gegenüber abgerufenen bevorzugen, wenn sie Fragen beantworten.

Dieses Papier bespricht, wie KI aus menschlichen Sprachinteraktionen lernen kann.

Ein neuer Ansatz verbessert die Ausgaben von Sprachmodellen basierend auf menschlichem Feedback.

Dieser Artikel untersucht, wie KI bei der Überprüfung von rechtlichen Verträgen im Vergleich zu menschlichen Anwälten abschneidet.

Diese Studie schlägt neue Methoden zur Bewertung von Antworten im maschinellen Fragenbeantworten vor.

Neue Techniken verbessern arabische Frage-Antwort-Systeme für eine bessere Leistung.

Ein neues System verbessert, wie Roboter Daten aus der realen Welt sammeln und lernen.

Einführung eines Rahmens für natürlichere und ausdrucksvollere Sprachsynthese.

Meta-Prompting verbessert die Leistung von Sprachmodellen durch Aufgabenzerlegung und Zusammenarbeit mit Experten.

Die Herausforderungen, mit denen Transformer-Modelle beim Lernen von struktureller Rekursion konfrontiert sind, untersuchen.

Diese Studie hebt hervor, wie wichtig es ist, Unsicherheit bei der Bewertung von Sprachmodellen zu messen.

Dieses Framework verbessert, wie Wissen in Machine-Learning-Modellen kombiniert wird, um bessere Leistungen zu erzielen.

Automatisierte Tools beurteilen African American English oft falsch, was zu unfairer Behandlung online führt.

Erforschen, wie Illusionen der Interpretierbarkeit unsere Sicht auf neuronale Netze beeinflussen.

Dieses Tool nutzt fortschrittliche Methoden, um Aussagen über den Klimawandel zu überprüfen.

Eine Studie über die Kombination von Gruppen- und individuellen Eigenschaften in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Diese Forschung hebt die Herausforderungen hervor, LLM-Ausgaben mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen.

Dieser Artikel untersucht, wie man mit Spieltheorie die Kommunikation durch Sprachmodelle verbessern kann.

APT-Pipe automatisiert das Anpassen von Aufforderungen für eine effiziente Textannotation mit ChatGPT.