複雑な質問に対する多様な意見を引き出す方法を改善する研究。
Hung-Ting Chen, Eunsol Choi
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSSこの記事では、音声翻訳システムを効果的に訓練するための新しい戦略について話してるよ。
Belen Alastruey, Gerard I. Gállego, Marta R. Costa-jussà
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EMOVAは感情表現を通じて人間とコンピュータのインタラクションを強化する。
Kai Chen, Yunhao Gou, Runhui Huang
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LLMが複雑なコーディングチャレンジで苦労する様子を探ってみる。
Yotam Wolf, Binyamin Rothberg, Dorin Shteyman
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この研究は、LLMの質問に答える能力と材料特性を予測する性能を評価してるよ。
Hongchen Wang, Kangming Li, Scott Ramsay
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この記事では、不及物性とそれがさまざまな分野の意思決定に与える影響について探ってるよ。
Jiuding Duan, Jiyi Li, Yukino Baba
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5つの言語での長文におけるLLMのパフォーマンス評価。
Ameeta Agrawal, Andy Dang, Sina Bagheri Nezhad
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BEATSはLLMが数学の問題を明確かつ正確に解く能力を高めるよ。
Linzhuang Sun, Hao Liang, Jingxuan Wei
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ジェンダーフェアな言葉がテキスト分類タスクにおける言語モデルにどう影響するか分析してる。
Andreas Waldis, Joel Birrer, Anne Lauscher
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PEDROは、調整可能なベクトルを使って大規模言語モデルのファインチューニングの効率を向上させる。
Tianfang Xie, Tianjing Li, Wei Zhu
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ビジネス関連のテキストに焦点を当てた言語モデルを改善するための新しいデータセット。
Siyan Wang, Bradford Levy
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人間の好みと一致させるための言語モデルの調整方法。
Zhixuan Liu, Zhanhui Zhou, Yuanfu Wang
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新しい方法が言語モデルの人間の好みの理解を向上させる。
Jian Li, Haojing Huang, Yujia Zhang
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AIの説明の信頼性を敵対的感度を通じて評価する方法を見てみよう。
Supriya Manna, Niladri Sett
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新しい方法が、階層的意味に焦点を当てることでAIの推論を強化する。
Qin Wang, Jianzhou Feng, Yiming Xu
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新しい方法がロボットに人間とのやり取りを通じてタスクを学ばせることを可能にしてる。
Rimvydas Rubavicius, Peter David Fagan, Alex Lascarides
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新しい方法が少ない例を使って検索ランキングを向上させる。
Nilanjan Sinhababu, Andrew Parry, Debasis Ganguly
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人間のニーズに合わせて翻訳の質を高める。
Kaden Uhlig, Joern Wuebker, Raphael Reinauer
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CRAFTは、リソースが限られた環境で効率的な質問応答のためにRAFTとLoRAを組み合わせている。
Isaac Chung, Phat Vo, Arman C. Kizilkale
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新しい方法で、テキストや画像を使って医者と患者のコミュニケーションが向上するよ。
Zhangpu Li, Changhong Zou, Suxue Ma
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複数のアノテーターの視点を活用すると、テキスト分類モデルが改善されるよ。
Jin Xu, Mariët Theune, Daniel Braun
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MIPOはデータの整合性に基づいて参照モデルの影響を調整することで、言語モデルを最適化するよ。
Cheolhun Jang
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新しい方法が命題論理を使って言語モデルの論理的推論能力を向上させる。
Tongxuan Liu, Wenjiang Xu, Weizhe Huang
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大規模言語モデルのトレーニングにおけるデータ管理を改善する方法。
Hao Liang, Keshi Zhao, Yajie Yang
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AIモデルを統合することで、処理速度がアップして複雑さが減る方法を学ぼう。
Stefan Hackmann
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オーディオモーメントリトリーバルを使えば、長い録音の中から特定の瞬間を正確に見つけることができるよ。
Hokuto Munakata, Taichi Nishimura, Shota Nakada
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低リソース言語の翻訳における文法書の役割を考察する。
Seth Aycock, David Stap, Di Wu
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この記事では、クラウドベースの言語サービスにおけるユーザー入力を保護するための解決策を紹介します。
In Gim, Caihua Li, Lin Zhong
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新しい方法がAIの常識的推論を改善するんだ、特にデータが少ない状況でね。
Yu Fu, Jie He, Yifan Yang
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AIはもっと自然な会話ができるように進化してるよ。
Bandhav Veluri, Benjamin N Peloquin, Bokai Yu
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モデルのトレーニングにおける新しい手法が、推論能力と効率を向上させてるよ。
Nikunj Saunshi, Stefani Karp, Shankar Krishnan
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この研究は、複雑な社会的テキストからファジー認知マップを自動で作成するんだ。
Maryam Berijanian, Spencer Dork, Kuldeep Singh
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スイスにおける看護文書への転写の影響を探る。
Jeremy Kramer, Tetiana Kravchenko, Beatrice Kaufmann
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研究者のための科学文献要約を自動化して改善するフレームワーク。
Hamed Babaei Giglou, Jennifer D'Souza, Sören Auer
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誠実さが言語モデルの信頼性にどう影響するかを検討中。
Siheng Li, Cheng Yang, Taiqiang Wu
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この研究は、AIモデルが作成したチャートを評価するためにビジュアル質問応答を使ってるよ。
James Ford, Xingmeng Zhao, Dan Schumacher
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リソースが限られた言語のための音声とテキストデータセットを開発するプロジェクト。
Nikola Ljubešić, Peter Rupnik, Danijel Koržinek
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研究によると、ASCIIアート技術を使ったオンラインの有害性検出に弱点があるらしい。
Sergey Berezin, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi
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AIは革新的な技術やアプリケーションで科学研究を変革してるよ。
Weichen Dai, Yezeng Chen, Zijie Dai
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法律文書における修辞的役割のラベリングの革新的な方法を紹介するよ。
T. Y. S. S. Santosh, Apolline Isaia, Shiyu Hong
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