研究者たちは、言語モデルから不要な知識を取り除く効果的な方法を見つけた。
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最先端の科学をわかりやすく解説
研究者たちは、言語モデルから不要な知識を取り除く効果的な方法を見つけた。
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アナウンスが日常のやり取りで知識をどう形作るかを学ぼう。
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医薬品廃棄物を適切に処理する方法を学んで、健康と環境を守ろう。
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タンザニアは、医療トレーニングを通じて母子の死亡を減らそうとしてるんだ。
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種間で知識がどのように得られ、伝えられるかを調べている。
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タンザニアの医療提供者の間でAEFI報告の知識のギャップを埋めること。
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拡散モデルがテキストプロンプトからリアルな画像を作る方法を見てみよう。
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宇宙探索へのアプローチに先住民の知識を取り入れること。
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新しい方法が、AIモデルが不要な情報を安全に取り除くのを助けてる。
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人工知能システムへの信頼に影響を与える重要な要因を探ろう。
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中国の大規模言語モデルの安全性応答を評価するツール。
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仲間がリードするグループは、若い女の子たちのコンドームや性の健康についての知識を深めるよ。
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複雑な質問応答で言語モデルが直面する課題を探る。
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ライフスタイルの選択が胆石の再発や患者の健康にどんな影響を与えるか学ぼう。
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研究者たちは、大規模言語モデルが知識を表現する方法を改善する方法を見つけた。
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