Yulia Tsvetkov

言語モデルの出力でエラーを検出して分類する新しい方法。

プロキシチューニングは、小さなエキスパートモデルを使って言語モデルの適応を簡単にし、改善する。

LLMがボット検出をどう改善できるか、そしてそれに伴うリスクについて探る。

ニュース記事の中の偽情報を特定するために言語モデルを活用する。

研究によると、LLMがトレーニングデータを露呈させることができることが分かり、プライバシーの懸念が高まっている。

さまざまな言語の方言でNLPのパフォーマンスを向上させるためのフレームワーク。

この記事では、トランスフォーマーがトレーニング方法を通じて言語構造をどのように学ぶかについて話してるよ。

MediQは、患者の結果を改善するために医療AIの会話を再定義する。

ある研究が、LLMがグラフデータを使ってどれくらいうまく推論できるかを調べてるよ。

新しいフレームワークが言語モデルの多様な人間の価値観の表現を改善する。

研究によると、多言語のフィードバックが言語モデルの信頼性を高めるって。

新たな取り組みで、言語技術においてヨルバ語の方言をサポートすることを目指してるよ。

言語モデルが安全性向上のためにどうやって回答を拒否できるかを調べる。

新しい方法で、標準的な圧縮技術を使って画像や動画の生成が向上したよ。