新しい方法が言語モデルの不正確さを検出するのを改善する。
Satoshi Munakata, Taku Fukui, Takao Mohri
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSS好みの調整がどうやってモデルを人間のフィードバックに合わせるか学ぼう。
Genta Indra Winata, Hanyang Zhao, Anirban Das
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フィリピンの文脈で言語モデルの関連性と適切さを評価するツール。
Jann Railey Montalan, Jian Gang Ngui, Wei Qi Leong
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ロールプレイと言語モデルのバイアスの関係を調査中。
Jinman Zhao, Zifan Qian, Linbo Cao
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言語モデルの理解と出力の正確さを調べる。
Jinman Zhao, Xueyan Zhang, Xingyu Yue
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研究者たちは、語彙学習を簡単にするために、記憶術を使った言語モデルを利用している。
Jaewook Lee, Hunter McNichols, Andrew Lan
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この研究は、パーソナライズされたストーリーが多様な読者をどう引き込むかを調べてるんだ。
Sarfaroz Yunusov, Hamza Sidat, Ali Emami
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研究によると、補助関数が指示調整モデルのコード生成を強化することが示されている。
Seonghyeon Lee, Suyeon Kim, Joonwon Jang
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新しいモデルがサンスクリットのテキストの処理と分析を改善したよ。
Sebastian Nehrdich, Oliver Hellwig, Kurt Keutzer
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研究は、古代ギリシャの文書を分析するための高度なモデルを探求している。
Eric Cullhed
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研究者たちは、言語モデルのバイアスを分析するためにSTOPデータセットを導入した。
Robert Morabito, Sangmitra Madhusudan, Tyler McDonald
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未知のデータのテキスト分類を改善するためのフレームワークを紹介するよ。
Yuxuan Hu, Chenwei Zhang, Min Yang
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革新的な技術が限られたリソースでも音楽-テキストモデルのトレーニングを向上させる。
Ilaria Manco, Justin Salamon, Oriol Nieto
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LLMが学術の場での文章や会話をどう変えてるかを探ってる。
Mingmeng Geng, Caixi Chen, Yanru Wu
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ロボットは今、長期記憶を使って質問に答えられるようになったよ。
Abrar Anwar, John Welsh, Joydeep Biswas
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この記事では、コンピュータービジョンのロス関数を使ってLLMを強化する新しいアプローチについて検討しています。
Daniele Rege Cambrin, Giuseppe Gallipoli, Irene Benedetto
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SemDIは、文脈を使ってイベントの因果関係を特定する精度を向上させるよ。
Haoran Li, Qiang Gao, Hongmei Wu
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MaPPERは効率的な画像-テキスト理解のための新しい方法を提供しているよ。
Ting Liu, Zunnan Xu, Yue Hu
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研究は、テクノロジーが風刺的な画像をどれだけうまく解釈できるかを評価している。
Abhilash Nandy, Yash Agarwal, Ashish Patwa
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自動化されたアプローチは、オンラインサービスにおけるログ分析と障害診断を改善する。
Junjie Huang, Zhihan Jiang, Jinyang Liu
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新しいアプローチはキャラクターの表現に焦点を当てることで物語の深みを増す。
Danyang Liu, Mirella Lapata, Frank Keller
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研究者たちは、コンテキストが豊富な例を通じて、より良い自動データ整形コードのための方法を開発している。
Junjie Huang, Daya Guo, Chenglong Wang
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新しい方法が言語モデルが特定の情報をうまく忘れさせる手助けをする。
Anmol Mekala, Vineeth Dorna, Shreya Dubey
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研究は、さまざまな質問タイプに適応するシステムを開発して、より良い応答を得ることを目指している。
Mohanna Hoveyda, Arjen P. de Vries, Maarten de Rijke
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この研究は、SARロボットを人間の入力を取り入れることで学習プロセスを強化してるんだ。
Dimitrios Panagopoulos, Adolfo Perrusquia, Weisi Guo
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新しい方法が効率的な情報処理を通じて大規模言語モデルを改善する。
Sourav Verma
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新しいフレームワークが、言語モデルが感情をどれだけよく認識し反応するかを評価してるよ。
Yuyan Chen, Hao Wang, Songzhou Yan
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感情が言語モデルのやり取りをどう高めるかを調べる。
Yuyan Chen, Yanghua Xiao
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新しいデータセットは、言語モデルが時間に関する情報を扱う能力を評価します。
David Herel, Vojtech Bartek, Tomas Mikolov
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SLaVA-CXRは、胸部X線レポートの生成を改善して、臨床効率を向上させるよ。
Jinge Wu, Yunsoo Kim, Daqian Shi
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GAProtoNetは、高い精度を保ちながら、テキスト分類の解釈可能性を向上させるよ。
Ximing Wen, Wenjuan Tan, Rosina O. Weber
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引用文脈を使ったキーフレーズ生成のためのラベル付きデータ作成の新しいアプローチ。
Florian Boudin, Akiko Aizawa
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環境との継続的なやり取りを通じて学び、適応するシステム。
Yu Wang, Chi Han, Tongtong Wu
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言語モデルのトレーニングに新しいアプローチが導入されて、効率とパフォーマンスが向上したよ。
Yinmin Zhong, Zili Zhang, Bingyang Wu
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新しいフレームワークが大規模言語モデルの医療知識を評価するよ。
Yuxuan Zhou, Xien Liu, Chen Ning
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新しいフレームワークが、視覚理解と推論を改善することでAIの計画を強化するよ。
Yew Ken Chia, Qi Sun, Lidong Bing
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新しいデータセットがAIの会話の誤解を処理する能力を向上させた。
Javier Chiyah-Garcia, Alessandro Suglia, Arash Eshghi
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データを変換しながら意味を維持することがプライバシーと正確性にとって重要だよ。
Muhan Zhang
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新しい方法がテレコムの質問応答用の小さいモデルを強化する。
Blessed Guda, Gabrial Zencha A., Lawrence Francis
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文脈と類似性が言語モデルのパフォーマンスにどう影響するかについての新しい見解。
Stefan Arnold, Marian Fietta, Dilara Yesilbas
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