この研究は、英語以外のさまざまな言語におけるLLMの効果を探るものである。
Daoyang Li, Mingyu Jin, Qingcheng Zeng
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSS研究によると、AIは間接的なソーシャルメディアの投稿からユーザーの立場を予測できるんだって。
Siyuan Brandon Loh, Liang Ze Wong, Prasanta Bhattacharya
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この記事では、異なるレイヤーがLLMのパフォーマンスにどのように影響するかを調べます。
Yang Zhang, Yanfei Dong, Kenji Kawaguchi
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ユーザーが定めたルールに従ってAIエージェントが動く様子をACSデータセットを使って研究したよ。
Lior Madmoni, Amir Zait, Ilia Labzovsky
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CADA-GANは、いろんな録音環境でASRシステムの性能を向上させるよ。
Chien-Chun Wang, Li-Wei Chen, Cheng-Kang Chou
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新しい方法がトークン入力を圧縮してLLMのパフォーマンスを向上させてるよ。
Runsong Zhao, Pengcheng Huang, Xinyu Liu
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MQM-APEは、高度なエラー分析を通じて機械翻訳評価の質を向上させるよ。
Qingyu Lu, Liang Ding, Kanjian Zhang
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この研究は、LLMが映画の要約で物語のトロープをどれくらい理解しているかを評価しているよ。
Hung-Ting Su, Ya-Ching Hsu, Xudong Lin
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FLEXメソッドは、テキストからSQLシステムを正確に評価する新しいアプローチを提供するよ。
Heegyu Kim, Taeyang Jeon, Seunghwan Choi
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新機能が画面理解や多言語でのやり取りのユーザー体験を向上させるよ。
Naman Goyal
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ウェブから植物の特性情報を効率よく集めるためにテクノロジーを使う。
Diego Marcos, Robert van de Vlasakker, Ioannis N. Athanasiadis
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EVAは音声と視覚の信号を組み合わせて、スピーチ認識の精度を向上させるんだ。
Yihan Wu, Yifan Peng, Yichen Lu
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新しいモデルは、文脈内学習戦略を通じてテキスト埋め込みを強化する。
Chaofan Li, MingHao Qin, Shitao Xiao
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新しい方法は、クロスリンガルの文埋め込みで意味の漏れを減らすことを目指している。
Dayeon Ki, Cheonbok Park, Hyunjoong Kim
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新しいモデルは、高度な検出技術を通じてオンラインの有害な言語に対抗することを目指している。
Tonmoy Roy, Md Robiul Islam, Asif Ahammad Miazee
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QualITは言語モデルとクラスタリング技術を組み合わせてテキスト分析を強化するよ。
Satya Kapoor, Alex Gil, Sreyoshi Bhaduri
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この研究は、AIの給料交渉アドバイスの役割と潜在的なバイアスを調査しているよ。
R. Stuart Geiger, Flynn O'Sullivan, Elsie Wang
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新しいフレームワークが教育用チャットボットの対話の質を向上させ、効果的な学習を実現する。
Haoyu Huang, Tong Niu, Rui Yang
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この研究は、LLMの乳児の行動に似た認知タスクのパフォーマンスを調査しているよ。
Pengrui Han, Peiyang Song, Haofei Yu
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新しいツールが、いろんなデータタイプにわたる大規模言語モデルのパフォーマンスを評価するんだ。
Yizhi Li, Ge Zhang, Yinghao Ma
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この記事では、言語モデルの推論時間技術を強化するための新しいフレームワークを紹介します。
Jon Saad-Falcon, Adrian Gamarra Lafuente, Shlok Natarajan
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新しい方法がアスペクト-センチメントのトリプレット抽出の精度を上げる。
Iwo Naglik, Mateusz Lango
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新しいフレームワークが大規模言語モデルのプロンプト作成を改善するよ。
Mingqi Li, Karan Aggarwal, Yong Xie
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この研究は、臨床情報を効果的に取得するためのいろんなモデルを評価しているよ。
Skatje Myers, Timothy A. Miller, Yanjun Gao
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新しい方法がスパースアテンションマスクのためにフラッシュアテンションのパフォーマンスを向上させる。
Agniv Sharma, Jonas Geiping
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自動要約の事実的一貫性評価を強化する新しい指標。
Yuxuan Ye, Edwin Simpson, Raul Santos Rodriguez
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脅威分析におけるLLMの効果を評価する。
Sanchana Srikanth, Mohammad Hasanuzzaman, Farah Tasnur Meem
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デコーダー専用モデルの機械翻訳タスクにおける利点を調べる。
Gaëtan Caillaut, Raheel Qader, Mariam Nakhlé
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新しいAIツールが患者との会話を通じてCOVID-19のリスクを評価する手助けをしてるよ。
Mohammad Amin Roshani, Xiangyu Zhou, Yao Qiang
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この研究は、非構造文書のための新しいモデルを使って、重要な情報抽出を強化してるよ。
Furkan Pala, Mehmet Yasin Akpınar, Onur Deniz
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この研究は、医療の場で大規模言語モデルを強化する方法を強調している。
Clément Christophe, Tathagata Raha, Svetlana Maslenkova
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AIが人間の信念における不確実性をどうやって特定し、測定できるかを調べてるんだ。
Anthony Sicilia, Malihe Alikhani
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このアプローチは、言語モデルのための効果的なプレトレーニングデータセットを選ぶのを簡単にするよ。
Tristan Thrush, Christopher Potts, Tatsunori Hashimoto
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新しいアプローチが、プランニングエンジンを使ってメンタルヘルスセッションの要約を向上させるよ。
Aseem Srivastava, Smriti Joshi, Tanmoy Chakraborty
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このフレームワークは、AI技術を使ってプライバシーポリシーの理解を簡単にするよ。
Arda Goknil, Femke B. Gelderblom, Simeon Tverdal
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この研究は、AIが現在の出来事の歴史的類似点を見つけるのにどう役立つかを調べてるよ。
Nianqi Li, Siyu Yuan, Jiangjie Chen
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この研究は、新しいデータセットと分析フレームワークを通じて、対話の中の重要な瞬間を強調してるよ。
Gia-Bao Dinh Ho, Chang Wei Tan, Zahra Zamanzadeh Darban
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研究は、合成手法を使って機械学習のデータ生成を改善し、より明確な説明を実現します。
Patrick Amadeus Irawan, Genta Indra Winata, Samuel Cahyawijaya
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新しいAIツールがC/C++プログラミングの自動並列化を簡単にするよ。
Tal Kadosh, Niranjan Hasabnis, Prema Soundararajan
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言葉がどんな風にうつ病の兆候を示すか、その影響についての研究。
Sona Binu, Jismi Jose, Fathima Shimna K
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