テキスト生成 に関する最新の記事

研究は、大規模言語モデルを使った引用文生成の改善を探っている。

新しい方法がテキスト生成の不確実性に対処することで、言語モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。

この研究は、機械生成テキストのウォーターマーク手法と、それに対する除去攻撃に対する効果を調べてるよ。

コード生成の精度を上げるために、文法マスキング技術を探ってる。

新しいモデルが画像とテキストを一緒に効率よく生成して、イノベーションを促進してるよ。

オートマトン理論が言語モデルの性能をどう向上させるかを学ぼう。

手間をかけずに言語モデルの安全性を高める新しい方法。

新しい方法が、テキストの質を犠牲にせずにウォーターマークを強化するよ。

新しい方法が言語モデルのテキスト生成の効率と質を向上させる。

この研究は、より良い品質のために適切な長さの引用を生成することに焦点を当てている。

テキストスタイル転送が意味を保ちながらテキストスタイルをどう変えるか学ぼう。

この記事では、テキスト生成の質を向上させるためのマルチプロンプトデコーディングについて考察します。

言語モデルの信頼性と正確性を向上させるための戦略。

言語モデルの著作権問題に対処するためのウォーターマークの活用を探る。

新しい方法が、より小さいモデルと大きいモデルを使ってテキスト生成の速度と精度を向上させるよ。

MBRデコーディングは、生成タスクにおけるテキストの質を向上させ、従来の方法を超えてる。

新しい方法が、異なるオーディエンス向けに言語モデルの出力コントロールを強化する。

意味漏れとそれが言語モデルの出力に与える影響についての考察。

この記事では、フォーマットバイアスが言語モデルのパフォーマンスにどのように影響するかを調べて、改善策を提案してるよ。

SkyScript-100Mは短いドラマの脚本生成を変革する。

新しい方法で言語モデルが複雑なタスクを処理する効率が向上したよ。

生成されたテキストの中で引用がどうやって主張をサポートしているかを評価する新しいアプローチ。

CBF-LLMを紹介するよ：LLMで安全なテキスト生成を実現する方法だ。

テキスト生成のためのサンプリング手法の概要。

この記事では、言語モデルの要約における事実の正確さを測る方法について解説してるよ。

品質を落とさずにテキスト生成を早める方法。

言語モデルとサンプリング技術における暗記の検討。

LongGenBenchは、大規模言語モデルが高品質な長文を生成する能力を評価する。

言語モデルの出力の不確実性を評価する新しい方法で、信頼性を高める。

新しいフレームワークが画像や構造化データを使ってテキストの説明を強化するよ。

研究がテーブルからテキストへの変換を改善する拡散モデルを紹介してるよ。

この記事では、機械生成されたテキストを特定する方法とその影響について考察しているよ。

WikiOFGraphは、高品質のグラフとテキストのペアでG2T生成を強化します。

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。

新しい方法が言語モデルによって生成されたテキストの検出を改善する。

絵文字がAI言語モデルの安全対策をどうやってすり抜けるかを発見しよう。

言語モデルでのステアリングベクターの効果を向上させる方法。

AI生成されたテキストの評価の精度を高める方法が2つあるよ。

算術サンプリングが言語モデルのテキスト生成をどう改善するか学ぼう。

言語モデルの台頭、検出、影響を理解すること。