階層的タスク分解を通じて構造化された指示を作成する研究。
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSSロシア語のための洗練されたレマタイゼーション技術による検索効率の向上。
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タピールは、適応的な修正と記憶を通じてリアルタイムの言語処理を強化する。
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言語モデルを効果的かつ迅速に調整する新しい方法。
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研究は花や植物の比喩的な言語を認識することに焦点を当てている。
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この研究では、プロンプトのパフォーマンスを評価するための指標としてプロンプトフラットネスを紹介するよ。
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ベンチマークはデータが少ない言語のための技術を向上させることを目指してるんだ。
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研究によると、より大きなAI言語モデルが言語に対する脳の反応を予測する方法がわかったよ。
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人間とのリアルタイムな話し合いを通じて予測を改善するシステム。
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新しい方法は、フィードバックを通じてクエリ表現を洗練させることで、文書検索を改善する。
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新しい3段階のフレームワークが、テキストとテーブルを使った質問応答の精度を向上させるよ。
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この研究は、言語が情報を共有する方法に関する古い見解に挑戦してる。
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新しいアプローチは、エンティティの取得を改善するためにダックタイピング、ボックス埋め込み、そして知識グラフを統合している。
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XuanYuan 2.0は、金融に特化した中国最大のチャットモデルだよ。
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言葉を簡単にすることで、書かれた内容へのアクセスが良くなることを学ぼう。
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新しい方法が言葉の意味や時間による変化を理解するのに役立つ。
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新しいフレームワークが、非監視型の知識を使って言語モデルの指示データ作成を改善するよ。
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テキスト全体を生成するんじゃなくて、必要な変更を予測することで言語モデルのタスクを強化する方法。
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ある手法が、言語モデルの反応サンプリングを減らしつつ、精度を維持する。
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この記事では、機械が反応ダイアグラムを解析して、より良い研究を行う方法について話してるよ。
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大規模ドキュメントデータセットにおける生成的リトリーバルのパフォーマンスを調査中。
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研究者たちが機械翻訳のスコアリングプロセスを明確にする方法を開発した。
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リサーチによると、擬似コードのプロンプトが言語モデルの効率と明瞭さを向上させるらしいよ。
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このデータセットは、研究者が科学論文の中でデータセット名を見つけるのを手助けするよ。
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トレーニング技術を組み合わせると、AIのパフォーマンスがいろんな言語で向上するんだ。
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新しいデータセットは、幻覚や省略などの一般的な機械翻訳のエラーに対処することを目指している。
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複雑なユーザーのクエリに対して、リトリーバルシステムがどう対応するかを見てみよう。
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研究によると、複数の言語における感情分析モデルには性別や人種のバイアスがあるってさ。
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新しい方法が、複数の言語にわたる言語モデルの理解度を評価する。
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LLM-Prunerは、大きなモデルを圧縮しつつ、タスクのパフォーマンスを維持するんだ。
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新しいアプローチで、レビューから顧客の意見を効率よく要約する。
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異なるLLMがどう協力してより良い推論ができるかを調べる。
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IKDSummは、災害に関する特定の知識を使って、災害時のツイートを効果的に要約するよ。
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新しいモデルは、音声とテキストを組み合わせることで、話し言葉の対話の理解を向上させるんだ。
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新しい方法が外部メモリを適応させて言語モデルを強化し、理解力を向上させる。
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この研究は、知識移転がリソースの少ない言語の翻訳品質をどう向上させるかを明らかにしている。
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新しい方法が英語と中国語をつなげて画像生成をするんだ。
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災害ツイートの要約をより効果的な対応のために強化する新しい方法。
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この記事では、テキストごとに単語の意味がどのように異なるかを理解する新しいアプローチを考察してるよ。
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新しいフレームワークは、いろんなタイプのサイド情報を使って要約を強化するよ。
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