Neuste Artikel für Sprachmodelle

Erforschen, wie das Umformulieren Meinungen durch Gemeinschaftsdiskussionen verändert.

Automatisierte Tools wie LLMs helfen dabei, Ansprüche effizient zu überprüfen.

Dieser Ansatz nutzt Selbstbewertung, um schädliche Ausgaben in Sprachmodellen zu verhindern.

Untersuchen, wie Quantisierung die Leistung in verschiedenen Sprachen beeinflusst.

DCoT verbessert die Leistung von Sprachmodellen durch mehrere Denkansätze.

Eine Studie zeigt, wie sich die Bedeutungen von Wörtern mit Kontext und Zeit durch Wort-Embeddings verändern.

Ein neuer Ansatz zum Trainieren von Belohnungsmodellen, der mit menschlichen Vorlieben übereinstimmt.

Das Anpassen von Eingabeaufforderungen an bestimmte Modelle verbessert die Leistung bei Sprachaufgaben.

Untersuchung der Rolle von semantischen Graphen beim Vereinfachen von Sätzen mit grossen Sprachmodellen.

Forschung untersucht, wie man die Generierung von Zitaten mit grossen Sprachmodellen verbessern kann.

Ein Blick auf Methoden und Herausforderungen bei der Generierung von kontrafaktischen Aussagen in NLP.

Eine Studie klassifiziert Tweets von Eltern über Kindheitsstörungen.

Die Studie zeigt, dass KI-Bewertungstools längere Antworten bevorzugen.

Untersuchen, wie Nutzer toxische Sprache in Gesprächen mit grossen Sprachmodellen formen.

Eine neue Methode verbessert die Zusammenfassung mit begrenzten Trainingsdaten.

Dieses Papier bewertet die Leistung von LLMs in einem Kurs zur Theorie der Berechnungen.

Untersuchen, wie das Vertrauen in LLMs zugeordnet wird und was das bedeutet.

Wir testen die Denkfähigkeiten von Sprachmodellen mit verschiedenen Spielen und stellen dabei erhebliche Einschränkungen fest.

Eine neue Methode vereinfacht die Wissenschaftskommunikation mit kollaborativen Sprachmodellen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Sprachmodellen mit geteilten Aufmerksamkeitsgewichten.

Diese Studie untersucht, wie LLMs Informationen durch Interaktionen verändern.

Diese Arbeit untersucht, wie das Training die Vorhersagen von grossen Sprachmodellen beeinflusst.

Neue Methoden verbessern das Cache-Management für grosse Sprachmodelle.

Ein detaillierter Blick auf den MMAU-Benchmark für Sprachmodelle.

Dieser Artikel untersucht, wie die Initialisierung von Embeddings die Leistung von Transformer-Modellen beeinflusst.

Dieser Artikel analysiert die Effektivität und Zuverlässigkeit von Steuerungsvektoren in Sprachmodellen.

Die Erzählfähigkeiten von grossen Sprachmodellen im Vergleich zu menschlichen Autoren analysieren.

Ein neuer Benchmark bewertet Sprachmodelle bei wissenschaftlichen Programmierherausforderungen in verschiedenen Bereichen.

Forschung zeigt Schwachstellen bei Wasserzeichen-Methoden für KI-generierte Texte.

Eine Untersuchung, wie LLMs im Abstraction and Reasoning Corpus abschneiden.

Eine Analyse der LLM-Leistung bei Gitterrätseln zur Bewertung der Denkfähigkeiten.

Dieser Artikel beleuchtet Multi-Prompt-Decoding, um die Qualität der Texterstellung zu verbessern.

MIBench testet die Leistung von multimodalen Modellen auf mehreren Bildern.

Eine neue Methode steigert die Effizienz von LLMs bei der Erstellung komplexer Hardware-Designs.

Die Effektivität von RAG und lang-kontext LLMs bei der Textverarbeitung analysieren.

Eine Studie über das Verhalten von Sprachagenten in einem sozialen Deduktionsspiel.

Eine neue Methode, um Faktenfehler im Storytelling zu erkennen und zu beheben.

Eine neue Methode verbessert die mathematischen Fähigkeiten in kleineren Sprachmodellen mit DPO und Selbsttraining.

Neue Methoden zur Personalisierung von KI-Sprachmodellen sind wichtig für die Vielfalt der Nutzer.

Ein Blick darauf, wie Sprachmodelle mit Rechenaufgaben umgehen und wie ihr Lernprozess abläuft.