言語処理 に関する最新の記事

現代技術を使った攻撃的な言語の自動検出に関する研究。

デンマークの医療における医療テキストのNLPモデル改善に関する研究。

異なる言語間で声を変換しつつ、独自の特徴を保つ新しい方法。

物語を聞いているときの言語モデルと脳の反応の関係を調べてる。

新しいアプローチは、テキスト分析ツールにシンプルさと効果的さを組み合わせてるよ。

言語モデルが難しい質問に効率よく対処するための方法。

このフレームワークは、個々のユーザーの好みを効果的に学習することで言語モデルを改善するんだ。

GDTBは、英語のディスコースで文がどうつながっているかを理解するのに役立つよ。

大規模言語モデルが犯す変なミスを探る。

新しい方法が言語モデルにガイド付きフィードバックを通じて学ばせるのを助ける。

簡単な言葉でオーディオエフェクトをコントロールして、音の調整をしやすくしよう。

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。

言語モデルが人間の認知機能をどのように模倣するかを見てみよう。

精度は言語モデルのトレーニングの効果とコストに影響を与える。

研究は、視覚と言語モデルの各層での安全性の問題を浮き彫りにしています。

データの汚染は言語モデルや評価方法のパフォーマンスに影響を与える。

この記事では、言語モデルのベンチマークにおける透明性の必要性について話してるよ。

研究によると、温度設定が医療研究における情報抽出にどのように影響するかが明らかになった。

SuffixDecodingとその言語モデルの効率への影響についての考察。

新しい方法が大規模言語モデルの精度を向上させる。

FASSILAデータセットは、アルジェリアの方言での誤情報を打破し、感情を分析することを目指してるよ。

新しいアプローチがコンピュータ言語モデルの明瞭さを改善する。

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。

研究者たちは大規模マルチモーダルモデルの空間的推論スキルを調査している。

研究は未整列のマルチモーダルデータの共通要素を見つける方法を提案している。

アスタリスク*は、小さいモデルがどれだけ効果的に言語を処理できるかを示してるよ。

英語と中国語の金融言語モデルをテストするための新しいベンチマークを紹介します。

Fish-Speechは、もっと自然なコミュニケーション体験のために声の技術を向上させるよ。

読むときに脳が言語にどれだけ早く反応するかを見てみよう。

バングラのYouTubeコメントの感情と関連性に関する研究。

CULL-MTは、多言語翻訳モデルを効率とパフォーマンスを向上させるために簡素化してるよ。

知性を失わずに言語モデルのサイズを減らす。

言語モデルが事実を作り出す理由と、その解決方法についての考察。

言語モデルの評価にどうセット演算が役立つかについての考察。

OpenThaiGPT 1.5はタイ語のタスクのための高度なチャットボットだよ。

コンテキストは、言語モデルの回答の質と関連性を向上させるよ。

言語タスクにおけるAIのパフォーマンスを改善する2つのアプローチに関する研究。

スーパウェイトは言語モデルのパフォーマンスと効率にとって超重要だよ。

言語モデルが情報を学習し、保持する方法の概要。

研究者たちは、大規模言語モデルがどのように帰納法を使ってシーケンスを予測するかを調査している。