Iryna Gurevych

新しいデータセットは、ユーザーの感情やデモグラフィックを取り入れることでチャットボットのやり取りを向上させる。

コードプロンプトは、GPT 3.5のような大規模言語モデルの推論性能を向上させる。

研究によると、ドキュメントの構造がNLPモデルのパフォーマンスを向上させるって。

この研究は、言語モデルが馴染みのあるトピックと馴染みのないトピックをどう扱うかを分析している。

リソースが少ない言語の感情分析を改善するために、多言語レキシコンを使う。

新しい方法が文脈を分けることで対話の理解を向上させる。

ネガティブな考えをポジティブな洞察に変える方法。

この研究は、より良い多言語パフォーマンスのためにコンパイラの中間表現を使ってコードモデルを改善してるんだ。

この研究は、マルチモーダルモデルがテキストと画像を使って偽の主張をどのように扱うかを調べてるよ。

未見のデータに対するニューラルネットワークの性能を向上させるための初期トレーニング技術を調査中。

新しい方法が、変分学習が複雑なモデルのトレーニングに優れていることを示してるよ。

人間と機械が書いたコンテンツを見分ける方法を紹介するよ。

新しいベンチマークが言語モデルの言語能力の理解を評価してるよ。

学術的な執筆の改訂を学ぶための構造的アプローチ。

この記事では、言語モデルが空間推論タスクでどのようにパフォーマンスを発揮するかをレビューしてるよ。

自然言語処理の進展における文化の重要性についての考察。

DARAは知識グラフを使って言語エージェントの質問処理を改善するよ。

M2QAは、さまざまな言語やトピックに対する質問のための機械学習を強化するよ。

DCoTは、複数の推論経路を通じて言語モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。

研究は、大規模言語モデルを使った引用文生成の改善を探っている。

長い文書でモデルが証拠を扱う方法を改善することで、ユーザーの信頼が得られるよ。

長いドキュメントをうまく扱う新しいモデルについて学ぼう。

より良い学生サポートのために、効果的なエラー検証技術を使ってチュータリングの応答を改善する。

新しい方法が科学文書の検索を強化する。

HaluQuestQAは長文の質問回答の誤りを見つけて修正するのを助けるよ。

InferActは、さまざまなタスクにおけるAIエージェントの意思決定の安全性を向上させる。

テキスト匿名化の新しい方法とその利点を詳しく見てみよう。

モデルのトレーニングを良くするためのデータの難しさを測る新しいアプローチ。

モジュラーアプローチは、さまざまな言語の文エンコーダーを向上させる。

さまざまな視点を取り入れた議論検索システムに関する研究。

学生たちは、大規模言語モデルの健康に関する回答の正確性と安全性を評価する。

OpenFactCheckは、言語モデルの出力の正確さを評価するためのフレームワークを提供しているよ。

機械生成されたテキストを効果的に特定するための詳細なアプローチ。

オンラインでの誤解を招く画像の増加に対処するために、より良いファクトチェック方法を導入する。

RegNLPは、規制文書の理解をもっと簡単で効率的にすることを目指している。

この記事では、AIを使った診断推論を改善するためのNL-DARフレームワークについて探ってるよ。

SciLeadは自動化によって科学的リーダーボードの構築を簡素化するよ。

ジェンダーフェアな言葉がテキスト分類タスクにおける言語モデルにどう影響するか分析してる。

この研究は、コンピュータサイエンス以外のさまざまな分野におけるLLMの影響を調べているよ。

NLP分野の発展に寄与してきた要素を振り返る。

適切な重み付けがマルチタスクにおけるAIのパフォーマンスをどう向上させるか学ぼう。

新しいフレームワークがAI評価でパフォーマンスと同じくらい安全性を重視してるよ。