言語学習をより良くするための項目反応理論を使った評価の改善。
Jue Hou, Anisia Katinskaia, Anh-Duc Vu
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最先端の科学をわかりやすく解説
言語学習をより良くするための項目反応理論を使った評価の改善。
Jue Hou, Anisia Katinskaia, Anh-Duc Vu
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質問応答研究におけるデータセットとメトリクスの調査。
Jamshid Mozafari, Abdelrahman Abdallah, Bhawna Piryani
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市場をつなげて、製品に関する質問への回答を良くする。
Yifei Yuan, Yang Deng, Anders Søgaard
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認知バイアスが言語モデルの評価や意思決定に与える影響を調べる。
Nuo Chen, Jiqun Liu, Xiaoyu Dong
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新しいオークションベースの方法が、AIモデル用の嗜好データ収集の効率を向上させる。
Guoxi Zhang, Jiuding Duan
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新しい方法は、より正確な評価のためにソフトな確率を使ってテキスト評価を向上させる。
Vatsal Raina, Adian Liusie, Mark Gales
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歌詞を通じて音楽が性別の認識をどう反映し、形成するかを分析する。
Danqing Chen, Adithi Satish, Rasul Khanbayov
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カスタマーサポートでのAIエージェント評価のための新しいテスト生成法。
Samuel Arcadinho, David Aparicio, Mariana Almeida
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この論文は、高度なモデルを使ってイタリア語のNERを改善するためのフレームワークを提案してるよ。
Andrew Zamai, Leonardo Rigutini, Marco Maggini
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新しい方法で、単語埋め込みを使って研究の重要性の予測が向上したよ。
Lucie Dvorackova, Marcin P. Joachimiak, Michal Cerny
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知識グラフを使って簡単な質問に正確に答える新しい方法。
Maria Lysyuk, Mikhail Salnikov, Pavel Braslavski
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新しいベンチマークがAIモデルがどれだけ人間の言語を模倣できるかを評価する。
Xufeng Duan, Bei Xiao, Xuemei Tang
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このベンチマークはNLPモデルのプライバシーの脅威と防御メカニズムを評価するんだ。
Wei Huang, Yinggui Wang, Cen Chen
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対話システムでのユーザーのニーズを追跡する柔軟な方法を紹介するよ。
Abdulfattah Safa, Gözde Gül Şahin
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この研究は、GPT-2-XLにおいてニューロンが特定の言語タスクにどのように関係しているかを明らかにしている。
Xufeng Duan, Xinyu Zhou, Bei Xiao
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この研究は、LLMが注意パターンを通じて学習をどう適応させるかを明らかにしている。
Yang Zhao, Li Du, Xiao Ding
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小さな言語モデルが、日常のデバイスでのテクノロジーの使い方を変えてるよ。
Zhenyan Lu, Xiang Li, Dongqi Cai
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AIがオンライン詐欺をどのように検出し、分析するかの様子。
Antonis Papasavva, Shane Johnson, Ed Lowther
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DiaSynthは、会話システムの効果的なトレーニングのための高品質な対話を作成します。
Sathya Krishnan Suresh, Wu Mengjun, Tushar Pranav
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新しいフレームワークが、ラベルのないデータを使って言語モデルの偽の出力を検出するのを改善する。
Xuefeng Du, Chaowei Xiao, Yixuan Li
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新しい方法がLLMの性能を向上させつつ、複雑さを減らすんだ。
Gongfan Fang, Hongxu Yin, Saurav Muralidharan
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このフレームワークは、低品質の増強データに対処することでモデルのパフォーマンスを向上させるよ。
Guanyi Mou, Yichuan Li, Kyumin Lee
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ヘイトスピーチ検出研究における倫理の重要性を探る。
Sidney Gig-Jan Wong
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データ解釈における言語モデルの落とし穴を探る。
Yuqing Zhou, Ruixiang Tang, Ziyu Yao
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私たちは、意思決定の際の同点処理をより良くするために、ダイレクトプリファレンス最適化を強化します。
Jinghong Chen, Guangyu Yang, Weizhe Lin
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長いテキスト入力の効率を高める言語モデルの方法。
Zhenmei Shi, Yifei Ming, Xuan-Phi Nguyen
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新しい方法で限られたデータから言語モデルの知識が向上する。
Zitong Yang, Neil Band, Shuangping Li
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多言語のメンタルヘルス環境におけるLLMに関する研究は、成功と課題を浮き彫りにしている。
Konstantinos Skianis, John Pavlopoulos, A. Seza Doğruöz
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新しい方法がテキストデータを使って言語の特徴の予測を向上させる。
Hamidreza Amirzadeh, Sadegh Jafari, Anika Harju
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新しい方法が、認識と応答プロセスを統合することでスピーチインタラクションを改善する。
Robin Shing-Hei Yuen, Timothy Tin-Long Tse, Jian Zhu
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新しいフレームワークがAIの推論の信頼性と明確さを向上させることを目指してるよ。
Debargha Ganguly, Srinivasan Iyengar, Vipin Chaudhary
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新しいシステムが人工知能の議論で多様な視点を促進してるよ。
Joshua Ashkinaze, Emily Fry, Narendra Edara
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新しいフレームワークがヘイトスピーチの検出を強化して、オンラインの公平性を促進するよ。
Guanyi Mou, Kyumin Lee
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この研究は、ソーシャルメディア上での周縁化されたグループを狙った有害なコメントをバンガリ語で調査してるよ。
Mukaffi Bin Moin, Pronay Debnath, Usafa Akther Rifa
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AIと機械学習が産業や日常生活を変えつつあるね。
Benji Peng, Xuanhe Pan, Yizhu Wen
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視覚的かつ不明確なテキストを使って、空間タスクに対するVLMの評価。
Bowen Zhao, Leo Parker Dirac, Paulina Varshavskaya
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新しいデータセットは、時間に関する質問のあいまいさを理解するのを改善することを目指してるよ。
Bhawna Piryani, Abdelrahman Abdallah, Jamshid Mozafari
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研究は、認識と翻訳を改善するために、スピーチとランゲージモデルの関係を評価している。
Francesco Verdini, Pierfrancesco Melucci, Stefano Perna
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この方法は、言語モデルがテキスト生成で別の結果を考慮できるようにするんだ。
Ivi Chatzi, Nina Corvelo Benz, Eleni Straitouri
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研究者のために、大規模言語モデルに関する知識を効率化するシステム。
Shengwei Tian, Lifeng Han, Goran Nenadic
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