Adian Liusie

Un aperçu de l'utilisation de l'évaluation comparative pour l'évaluation des textes dans les modèles de langue.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de classification sans données étiquetées.

Examen de comment les attaques adversariales impactent les évaluations des LLM et l'intégrité académique.

Ce cadre améliore l'efficacité et la précision de l'évaluation des textes en utilisant des grands modèles de langage.

CrossCheckGPT offre une nouvelle façon d'évaluer la fiabilité et la précision des modèles.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des textes en utilisant des probabilités douces pour plus de précision.