言語モデルにおける正直さと政治的バイアスの関係を調べる。
Suyash Fulay, William Brannon, Shrestha Mohanty
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言語処理 に関する最新の記事
主観的なタスクを処理する際の言語モデルの限界を調査すること。
Georgios Chochlakis, Niyantha Maruthu Pandiyan, Kristina Lerman
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この研究は、LLMが詐欺や暴力的な言語に対処する能力を評価してるよ。
Joymallya Chakraborty, Wei Xia, Anirban Majumder
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この研究は、LLMがSPARQLクエリやナレッジグラフをどう扱うかを評価してるよ。
Lars-Peter Meyer, Johannes Frey, Felix Brei
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研究により、言語モデルと人間の脳の処理との関連が明らかになった。
Emily Cheng, Richard J. Antonello
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新しいデータセットは、AIにおける性別バイアスの理解を深めることを目指してる。
Vagrant Gautam, Julius Steuer, Eileen Bingert
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新しい方法が言語モデルを使って医療用語の正規化の精度を向上させる。
Daniel B. Hier, Thanh Son Do, Tayo Obafemi-Ajayi
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言語モデルと従来の計算理論の整合性を分析する。
Jiří Wiedermann, Jan van Leeuwen
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有限オートマトンの複雑さを、言語認識における半透明の文字で探求してみよう。
František Mráz, Friedrich Otto
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研究者たちは、LLMを微調整して、出力の正直さと信頼性を向上させてるんだ。
Christopher M. Ackerman
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この記事では、翻訳の精度を向上させるためのステップバイステップの方法について話してるよ。
Eleftheria Briakou, Jiaming Luo, Colin Cherry
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Llama-3の能力を言語混合やトレーニング方法の改善で強化する。
Ningyuan Xi, Yetao Wu, Kun Fan
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この研究は、LLMがオリンピックメダルデータを使って情報をどう処理するかを評価してるよ。
Juhwan Choi, YoungBin Kim
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大きな言語モデルが基本的なタスクをどれくらいうまくこなすかを詳しく見てみよう。
Thomas Ball, Shuo Chen, Cormac Herley
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会話の長さと複雑さを測ってAIの安全性を評価する。
John Burden, Manuel Cebrian, Jose Hernandez-Orallo
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この記事は、文脈が読書効率に与える影響について考察してるよ。
Andreas Opedal, Eleanor Chodroff, Ryan Cotterell
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AIにおける大規模言語モデルに関連する重要なセキュリティ問題を調査中。
Benji Peng, Keyu Chen, Ming Li
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新しいフレームワークが、言語モデルが生成した回答の正確さと情報源の信頼性を評価します。
Hanane Djeddal, Pierre Erbacher, Raouf Toukal
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この研究は、言語モデルが政治的コンテンツの有毒性を分類する能力を評価してるよ。
Bastián González-Bustamante
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新しい技術が言語モデルのAI安全対策の弱点を明らかにした。
Emet Bethany, Mazal Bethany, Juan Arturo Nolazco Flores
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LLMのメモリの機能と人間のメモリとの比較を探る。
Wei Wang, Qing Li
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ハウスホルダー擬似回転は、言語モデルのパフォーマンスと応答の一貫性を向上させるよ。
Van-Cuong Pham, Thien Huu Nguyen
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新しいアプローチが、頑丈なフィードバックシステムを通じて言語モデルのトレーニングの信頼性を高めるんだ。
Yuzi Yan, Xingzhou Lou, Jialian Li
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音声文字起こしの精度を向上させるためにGenSECチャレンジを探求中。
Chao-Han Huck Yang, Taejin Park, Yuan Gong
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LOLAは160以上の言語を効率的にサポートして、コミュニケーションを向上させるよ。
Nikit Srivastava, Denis Kuchelev, Tatiana Moteu Ngoli
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研究によると、最近のバイアスが言語モデルの読書時間の予測を強化するんだって。
Christian Clark, Byung-Doh Oh, William Schuler
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新しい方法は、情報検索システム内の言語モデルの不正確さを減らすことを目指している。
Maojia Song, Shang Hong Sim, Rishabh Bhardwaj
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言語モデルの自動評価者の効果に関する研究。
Guijin Son, Hyunwoo Ko, Hoyoung Lee
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この研究は、マルチリンガルモデルを使ってキニヤルワンダ語とキルンディ語の知識 transfer を強化する。
Harish Thangaraj, Ananya Chenat, Jaskaran Singh Walia
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言語モデルのファインチューニングがさまざまなタスクにおける安全性にどんな影響を与えるかを調べてる。
Essa Jan, Nouar AlDahoul, Moiz Ali
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Cobweb/4Lは、効率的なアプローチを使って機械が言語を学ぶ方法を強化する。
Xin Lian, Nishant Baglodi, Christopher J. MacLellan
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抽出型と生成型の手法を組み合わせて、ベトナム語の文書要約をより良くするフレームワーク。
Tuan-Cuong Vuong, Trang Mai Xuan, Thien Van Luong
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この記事では、LLMが科学研究における欠けている変数をどうやって特定できるかを調べるよ。
Ivaxi Sheth, Sahar Abdelnabi, Mario Fritz
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大規模言語モデルを効率的かつ正確に更新する方法。
Akshaj Kumar Veldanda, Shi-Xiong Zhang, Anirban Das
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RAGシステムの実際のシナリオでのパフォーマンスを評価するためのデータセットを紹介します。
Satyapriya Krishna, Kalpesh Krishna, Anhad Mohananey
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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。
João Maria Janeiro, Benjamin Piwowarski, Patrick Gallinari
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資源が少ない言語が直面するユニークな問題の概要と、潜在的な解決策。
Aditya Joshi, Diptesh Kanojia, Heather Lent
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ジュハイナはアラビア語と英語を話す人のための新しい言語モデルで、文化的な文脈を尊重してるよ。
Zhaozhi Qian, Faroq Altam, Muhammad Alqurishi
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新しいフレームワークが、言語モデルのインタラクティブなプロンプトの使い方を向上させるんだ。
Santosh Kumar Radha, Yasamin Nouri Jelyani, Ara Ghukasyan
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脳の反応が言語の理解にどう影響するかを探ってる。
Jiaxuan Li, Richard Futrell
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