Neuste Artikel für Sprachverarbeitung

Ein neuer Ansatz verbessert aufgabenorientierte Dialogsysteme mit Funktionsaufrufen.

LoRETTA verbessert die Feinabstimmungseffizienz für grosse Sprachmodelle mit weniger Parametern.

Neue Methoden zur Verbesserung des kontinuierlichen Lernens in Sprachmodellen, während das vergangene Wissen erhalten bleibt.

Sprachmodelle sind super beim Text, aber haben kein Gespür für Sinneswahrnehmungen.

Eine Studie zeigt, dass Sprachmodelle Relevanz über die Qualität von Beweisen priorisieren.

Eine neue Methode hilft Robotern, komplexe Befehle effektiver zu befolgen.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle ideologische Vorurteile aus den Trainingsdaten übernehmen können.

Dieser Artikel bespricht eine Methode, um Sprachmodelle mit strukturierten Anweisungen zu verbessern.

Archer bringt komplexes Denken ins Spiel, um Text-zu-SQL-Aufgaben in verschiedenen Sprachen zu verbessern.

Untersuchung der Kombination von SFMs und LLMs für eine verbesserte Sprachübersetzung.

Diese Studie bewertet Modelle zur Verfolgung von Veränderungen in der Wortbedeutung über Sprachen hinweg.

Die Einschränkungen von LLMs bei der Verarbeitung und dem Behalten von zeitlichen Informationen untersuchen.

Ein neuer Ansatz steigert die Effizienz in mehrsprachigen ASR-Modellen, indem er adaptive Maskierungstechniken integriert.

Eine neue Methode verbessert die Abstimmung von LLMs mit minimalem menschlichen Feedback.

Die Untersuchung von Deepfake-Audio, um Transkriptionsmodelle für weniger verbreitete Sprachen zu verbessern.

Erforschen, wie Tensor-Netzwerke das Sprachmodellieren durch Motzkin-Spinketten verbessern können.

Eine Studie zeigt, dass LLMs beim Beantworten von Auswahlfragen glänzen und unerwartete Denkfähigkeiten offenbaren.

Untersuchen, wie die Wortstellung die Sprachverarbeitung und Kommunikation beeinflusst.

Untersuchen, wie neue Wörter die Leistung von Sprachmodellen beeinflussen.

SiLLM verbessert die Echtzeitübersetzung, indem es zwei verschiedene Modelle integriert.

Untersuchen der benötigten Stichprobengrössen, damit spezialisierte Modelle allgemeine Modelle übertreffen.

Dieser Artikel untersucht, wie Restart-Inkrementelle Modelle das Sprachverständnis bei lokalen Mehrdeutigkeiten verbessern.

Erforschen von In-Context-Lernen und dessen Auswirkungen auf die Leistung von mehrsprachiger KI.

Forschung über das Mischen verschiedener Kommunikationsstile in der KI-Textgenerierung.

Diese Studie untersucht die Wirksamkeit von mehrsprachigen Modellen beim Befolgen von Anweisungen in europäischen Sprachen.

Eine Studie über die Rolle von degenerierten Wissensneuronen bei der Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen.

Untersuchen, wie Tokenisierungs-Methoden arithmetische Aufgaben in Sprachmodellen beeinflussen.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle beim Schreiben von akademischen Meta-Reviews helfen können.

Ein neues Framework verbessert die Erkennung von Hassrede, indem es realistische Testfälle generiert.

Ein adaptiver Agent verbessert die Teamarbeit in Codenames, indem er mehrere Sprachmodelle nutzt.

Eine neue Methode verbessert, wie KI-Modelle ihr Vertrauen in Antworten ausdrücken.

Dieser Artikel untersucht die Gefahren von schädlichem Fine-Tuning in Sprachmodellen.

Ein neuer Ansatz mit Rückübersetzung soll Sprachmodelle vor schädlichen Eingaben schützen.

Eine Methode zur Verbesserung der Antwortqualität in Sprachmodellen mithilfe von Feedback.

Studie zeigt Herausforderungen und Fortschritte im Gedächtnis von Chatbots bei längeren Dialogen.

Die Studie bewertet die Fähigkeit von LLMs, kulturell relevante Frage-Antwort-Daten zu erstellen.

Dieser Artikel untersucht die Zuverlässigkeit politischer Ansichten in grossen Sprachmodellen.

Ein neuer Massstab zur Bewertung der koreanischen Konversationsfähigkeiten von Sprachmodellen.

Entdecke, warum Tokenisierung entscheidend dafür ist, dass Computer die menschliche Sprache verstehen.

Diese Studie untersucht Geschlechterbias in grossen Sprachmodellen über mehrere Sprachen hinweg.