多言語コミュニケーション に関する最新の記事

この記事は、トレーニング方法が多言語モデルのパフォーマンスに与える影響を調べてるよ。

イタリア語モデルにおける多ショットジェイルブレイキングのリスクを検討する。

新しいテストが、言語を超えた長文処理におけるLLMの強みと弱みを明らかにした。

MEXMAは言語間の文の表現を改善して、多言語コミュニケーションツールを向上させるよ。

この研究はリソースが少ない言語の音声モデルの課題について扱ってるよ。

モデルは多言語環境でのスピーチタスクを改善し、コードスイッチングの課題に対処する。

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。

音素転写を取り入れることで、異なる言語のスクリプトでLLMのパフォーマンスが向上するよ。

この研究は、言語理解のために似たような単語をグループ化するメリットを明らかにしてるよ。

自動音声認識を使って、多言語環境でスピーカーを効率よく追跡する。

LEPが言語モデルを効率的にロシア語に適応させる方法を学ぼう。