Isabelle Augenstein

Une étude comparant les méthodes d'attribution d'instance et de neurone dans les modèles de langue.

Explore les capacités d'apprentissage des modèles de langage et leurs applications.

Un cadre unifié pour évaluer les types d'explications pour une meilleure compréhension des modèles.

Évaluer comment les LLM créent des textes persuasifs sur différents sujets.

Une étude sur comment les modèles de langage gèrent les informations contradictoires.

Examiner la croissance et l'importance des systèmes automatisés pour vérifier les affirmations.

Un nouveau cadre améliore les explications en langage naturel pour les modèles d'IA, renforçant la confiance des utilisateurs.