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。
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSSイタリアの地域言語に関する研究で、先進的な音声分析技術を使ってるよ。
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研究によると、モデルは料理レシピのステップ間の依存性に苦しんでいる。
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アテンションシンクが言語モデルのパフォーマンスにどう影響するか探って、キャリブレーション技術を紹介するよ。
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子ども向けの数学問題に対するAIモデルのパフォーマンスを分析すると、大きなギャップがあることがわかる。
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RankAdaptorは、プルーニングされたAIモデルのファインチューニングを最適化して、効率的にパフォーマンスを向上させるよ。
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INDICTは、二重批評分析を使ってコードの安全性と有用性を高めるよ。
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PlagBenchとLLMの出力の盗作検出における役割についての研究。
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研究は、プロンプトがAI生成のテキスト検出精度にどのように影響するかを強調している。
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研究は、新しいデータセットを使って言語モデルの主張検証能力を評価してるよ。
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この記事では、特定のニューロンが言語モデルの予測における不確実性にどのように影響するかを調べているよ。
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この論文では、さまざまなプロンプトにわたって言語モデルを評価する方法を紹介してるよ。
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新しい方法で疑似ステレオデータを使って機械対話が改善される。
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翻訳の質を効果的に測る方法を学ぼう。
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この研究では、ピンインを使って中国語のASR精度を向上させるためのデータセットと方法を紹介してるよ。
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新しいデータセットが、グラフ関連の課題を解決するLLMのパフォーマンスを評価してるよ。
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新しい方法が地域ごとの性別バイアス評価の違いに対処。
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新しい方法が言語モデルの推論スキルを洗練させて、タスクのパフォーマンスを向上させる。
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複数の文書を使ってイベントをよりよく理解するための新しい方法。
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MPCoderは、個々の開発者のスタイルに合わせてコードを調整し、生産性とコードの質を向上させるんだ。
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MIGUは古いデータなしで言語モデルの継続的な学習を強化するんだ。
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言語モデルとシンボリックプログラムを組み合わせた新しいAIのアプローチで、より解釈しやすくなってるよ。
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銃暴力ニュースのフレーミングにおける画像とテキストの影響に関する研究。
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新しいデータセットがLLMsの複雑な論理推論タスクに対する能力を評価してるよ。
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AIモデルが人間の選択をどう解釈しているか、そして改善の必要性を見てみよう。
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推論時アルゴリズムがテキスト生成のパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。
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この記事はトークン化の問題をレビューして、バイアス削減のための解決策を提案してるよ。
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この研究は、言語モデルから不要な情報を削除する方法の改善に焦点を当ててるよ。
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テキストから画像へのモデルのための細かいフィードバックを調査して、その実際の影響を考える。
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LoTAは、複数のタスクに対して言語モデルを適応させる賢いアプローチを提供するよ。
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M2Lingualデータセットは、いろんな言語で指示に従う能力を向上させるよ。
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人間とAIが生成した物語の違いについての研究。
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言語モデルを使って強化学習エージェントのための報酬を定義する新しい方法。
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新しいアプローチがトランスフォーマーモデルを強化して、長文処理をより良くする。
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AIモデルを責任を持って、効果的に開発するためのベストプラクティスを学ぼう。
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この方法は文書の著者を特定する透明性を高める。
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この研究は、言語モデルにおける推論スキルが言語間でどのように移転するかを調べてるよ。
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この記事では、AIモデルが自己修正を通じてミスから学ぶ方法について話してるよ。
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言語モデルとそのヘルスケアにおける役割の分析。
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文の埋め込みがAIの言語処理をどう向上させるかを探る。
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