Shuming Shi

この記事では、AI言語モデルのハルシネーションと進行中の研究について検討しています。

大型言語モデルのための指示調整データを集める新しい方法。

新しいフレームワークが言語モデルを強化して、テキストと画像を組み合わせたよりリッチなインタラクションを実現するよ。

翻訳技術の障害と進展についての考察。

この研究は、言語モデルの評価において不確実性を測ることの重要性を強調してるよ。

新しいフレームワークがデータのバイアスを減らして、言語モデルの指示に従うパフォーマンスを向上させるんだ。

実用的なアプリに向けてLLMを強化する方法を探ってる。

新しい方法が文脈理解を使って翻訳者のための単語提案を強化する。