Computerwissenschaften - Rechnen und Sprache

Eine neue Technik verbessert Sprachmodelle, indem sie Wissen effizient aktualisiert und hinzufügt.

Die Wirksamkeit von Argumentation in grossen Sprachmodellen untersuchen.

Ein neuer Benchmark testet die Fähigkeiten von LLMs mit strukturierten Datenformaten.

Dieses Papier untersucht den False Consensus Effect bei grossen Sprachmodellen.

Twin-Merging verbessert die Effizienz und Anpassungsfähigkeit beim Zusammenführen von Modellen in verschiedenen Aufgaben.

Ein neues Framework verbessert, wie LLM-Agenten lernen, durch detaillierte Prozessanleitungen.

Ein Datensatz, um die Sprachmodelle auf Unterschiede in der Formulierung zu testen.

Wir stellen RePrompt vor, um die Leistung von Sprachmodellen durch optimierte Aufforderungen zu verbessern.

Untersuchen der Fähigkeiten von LLMs im Vergleich zu traditionellen Taxonomien.

Diese Studie untersucht Vorurteile in KI-Modellen beim Labeln von Hassrede-Daten.

Die Rolle von KI bei der Verbesserung der Bewertungs-Konsistenz in der Online-Ausbildung erkunden.

Die Notwendigkeit von Kontext bei genauer Übersetzung in Gebärdensprache untersuchen.

Dieses Papier stellt einen Rahmen vor, um Schwachstellen in grossen Sprachmodellen zu bewerten.

Ein neuer Massstab bewertet, wie Sprachmodelle mit Textänderungen umgehen.

Eine Studie über die Leistung von grossen Sprachmodellen bei Wortgruppen-Herausforderungen.

Die Auswirkungen von KI auf juristisches Denken und Entscheidungsfindung erkunden.

Erfahre mehr über Online-Sprecherdiarisierung und ihre Bedeutung in verschiedenen Anwendungen.

Einführung einer Methode für interpretierbare emotionale Unterstützungs-Dialogsysteme.

Diese Methode entfernt effektiv urheberrechtlich geschütztes Material und behält dabei die Leistung des Modells bei.

Ein klarer Rahmen, um das Verständnis in KI-Systemen zu bewerten.

Methoden erkunden, um strukturierte Tabellen mit grossen Sprachmodellen zu erstellen.

Dieser Artikel behandelt recente Entwicklungen zur Verbesserung der Effizienz von grossen Sprachmodellen.

Forschung zeigt, dass konsistente Antwortstile die Effektivität von LLMs mit weniger Beispielen verbessern.

Die Genauigkeit beim Transkribieren von wissenschaftlichen Präsentationen durch Sprach- und visuelle Integration verbessern.

Ein neuer Datensatz und ein Benchmark verbessern die Analyse von Proteinsequenzen mit KI.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit von Sprachmodellen bei mathematischen Denkaufgaben.

Eine Studie zeigt Lücken im Denkvermögen von LLMs beim Lösen von Matheproblemen auf.

Ein Verfahren zielt darauf ab, die Genauigkeit von KI-generierten Antworten zu verbessern.

Forschungsarbeiten zeigen Techniken auf, um die Effizienz bei der Bereitstellung von LoRA-Adaptern zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von LLMs bei langen Texten, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Das JobFair-Framework identifiziert Geschlechtervorurteile bei automatisierten Lebenslaufbewertungen.

Eine frische Methode zum Testen der Sicherheit von Sprachmodellen und ihrer mehrsprachigen Fähigkeiten.

Studie zeigt Vorurteile bei KI-Einstellungsempfehlungen basierend auf den Namen der Bewerber.

Modell-Evolution für bessere Leistung von Sprachmodellen ohne zusätzliche Trainingsdaten.

GloVe-V verbessert Wort-Embeddings, indem es die Unsicherheit in Vektor-Darstellungen misst.

Untersuchen, wie der latente Raum die Leistung von Transformer-Modellen bei Sprachaufgaben beeinflusst.

Dieser Artikel analysiert, wie Sprachmodelle kausale Zusammenhänge verstehen und ableiten.

Untersuchung der Auswirkungen von synthetischen Nachrichteninhalten und den Schwierigkeiten bei der Erkennung.

Reddit bietet wichtige Unterstützung für Leute, die mit Drogenkonsum und Recovery umgehen.

Eine neue Methode kombiniert Mensch und KI für eine effiziente Textklassifizierung.