新しいデータセットが言語モデルの安全性を評価するのに役立つ。
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Yuxia Wang
ヘルスケアの言語タスクにおけるLLMの課題と機会を探る。
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LLMの精度を向上させるための課題や方法について学ぼう。
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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。
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言語モデルが正確な情報を提供するための枠組み。
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科学的なプレゼンテーションの文字起こし精度を音声とビジュアルの統合で向上させる。
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この研究は、ストーリーテリングを通じて機械の共感を高める方法を調査してるよ。
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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。
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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。
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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。
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新しい方法で、説明に基づいて個人を探す精度が向上した。
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