Naoaki Okazaki

Un estudio sobre el impacto de las técnicas de des-biasing en modelos de lenguaje.

Analizando el sesgo de género en modelos de lenguaje a través de la Inferencia de Lenguaje Natural.

Un nuevo enfoque mejora las explicaciones para las correcciones gramaticales usando modelos de lenguaje.

La investigación destaca el sesgo en las evaluaciones de modelos de lenguaje y propone métodos para mejorar.

Examinando los efectos de recortar vocabulario en la calidad y eficiencia de la traducción.

Creando recursos para DocRE en japonés a través del desarrollo de conjuntos de datos innovadores.

Un corpus japonés robusto creado a partir de datos de Common Crawl mejora el rendimiento de los LLM.

Mejorar los modelos de lenguaje japonés usando conocimiento en inglés aumenta el rendimiento de manera significativa.

Una mirada al modelo HMoE y sus ventajas en el procesamiento del lenguaje.

Explorando cómo el muestreo uniforme mejora la tokenización en el procesamiento de lenguaje natural.

Explorando la importancia de desarrollar modelos de lenguaje grandes en idiomas locales.