Mark Gales

Este artículo explora cómo los elementos de texto influyen en las tareas de clasificación en NLP.

Este marco mejora la eficiencia y la precisión en la evaluación de textos usando Modelos de Lenguaje Grande.

CrossCheckGPT ofrece una nueva forma de evaluar la fiabilidad y precisión de los modelos.

Un clip de audio universal puede silenciar modelos de ASR avanzados como Whisper.

La investigación revela riesgos en modelos de habla multitarea como Whisper.

Un nuevo método mejora la evaluación de textos usando probabilidades suaves para más precisión.