Liangming Pan

この記事では、自己修正が言語モデルの信頼性をどのように高めるかについて話してるよ。

理解を深めるための意味のあるフォローアップ質問を生成する研究。

この記事では、ファクトチェックシステムの重要性と障害について話してるよ。

新しいアプローチで、ツールの使い方が効果的になって、言語モデルの科学的推論が向上するよ。

LLMの自己バイアスを調査して、そのパフォーマンスへの影響を探る。

この記事では、敵対者が言語モデル間のチームワークにどのように影響を与えるかを探ります。

新しい方法があまり使われていないプログラミング言語のコード修復を改善する。

TARTは、専門的なツールと大型言語モデルを使ってテーブル推論タスクを強化するよ。