Naoaki Okazaki

言語モデルにおけるバイアス除去技術の影響に関する研究。

自然言語推論を通じて言語モデルの性別バイアスを分析する。

新しいアプローチが言語モデルを使った文法修正の説明を改善する。

研究は言語モデルの評価におけるバイアスを強調し、改善のための方法を提案している。

語彙を削減することが翻訳の質と効率に与える影響を調べている。

革新的なデータセット開発を通じて、日本語でDocREのためのリソースを作成中。

Common Crawlデータから作られたしっかりした日本語コーパスがLLMのパフォーマンスを向上させるよ。

英語の知識を使って日本語モデルを強化すると、パフォーマンスがかなりアップするよ。

HMoEモデルとその言語処理における利点を見てみよう。

均一サンプリングが自然言語処理におけるトークン化をどう改善するかを探る。

地域の言語で大きな言語モデルを開発する重要性を探る。