Christopher Potts

データセットは、自己言及的な言語タスクで言語モデルをテストするんだ。

研究によると、GPT-2は人間のパターンに逆らう言語で苦労するんだって。

ニューラルネットワークの見え方にどう解釈の幻想が影響するか探ろう。

言語モデルが複雑な言語タスクを処理して理解する方法に関する研究。

言語モデルのニューロンを解釈するためのさまざまな方法を評価した研究。

MoEUTは、ユニバーサルトランスフォーマーの効率とパフォーマンスを言語タスクで向上させる。

モデルがテキストをどのように覚えるか、その影響についての詳細な研究。

革新的な手法がLLMの人間の好みとの整合性を高めて、パフォーマンスが向上するんだ。

シーケンス学習におけるゲーテッドリカレントユニットの詳細な解説。

このアプローチは、言語モデルのための効果的なプレトレーニングデータセットを選ぶのを簡単にするよ。

新しいデータセットが、リアルユーザーデータを使ってクエリのオートコンプリート提案を強化するよ。