新しいモデルがサンスクリットのテキストの処理と分析を改善したよ。
Sebastian Nehrdich, Oliver Hellwig, Kurt Keutzer
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言語処理 に関する最新の記事
研究者たちは、言語モデルのバイアスを分析するためにSTOPデータセットを導入した。
Robert Morabito, Sangmitra Madhusudan, Tyler McDonald
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感情が言語モデルのやり取りをどう高めるかを調べる。
Yuyan Chen, Yanghua Xiao
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言語モデルのトレーニングに新しいアプローチが導入されて、効率とパフォーマンスが向上したよ。
Yinmin Zhong, Zili Zhang, Bingyang Wu
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文脈と類似性が言語モデルのパフォーマンスにどう影響するかについての新しい見解。
Stefan Arnold, Marian Fietta, Dilara Yesilbas
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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。
Potsawee Manakul, Guangzhi Sun, Warit Sirichotedumrong
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グループディベート方式は、エージェントの議論でコストを削減しつつ精度を向上させる。
Tongxuan Liu, Xingyu Wang, Weizhe Huang
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この研究は、リソースが豊富なデータを使ってあまり一般的じゃない言語の感情認識システムを強化するもので。
Hsi-Che Lin, Yi-Cheng Lin, Huang-Cheng Chou
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この研究は、言語モデルが要約から効果的な研究論文のタイトルを作成する方法を調べてるよ。
Tohida Rehman, Debarshi Kumar Sanyal, Samiran Chattopadhyay
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この研究は、Sparse Autoencodersが言語モデルの特徴を理解する効果を調べてるよ。
David Chanin, James Wilken-Smith, Tomáš Dulka
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MQM-APEは、高度なエラー分析を通じて機械翻訳評価の質を向上させるよ。
Qingyu Lu, Liang Ding, Kanjian Zhang
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新機能が画面理解や多言語でのやり取りのユーザー体験を向上させるよ。
Naman Goyal
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新しいフレームワークが大規模言語モデルのプロンプト作成を改善するよ。
Mingqi Li, Karan Aggarwal, Yong Xie
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BrainKingは限られた情報の下で言語モデルの問題解決スキルを評価する。
Yuyan Chen, Tianhao Yu, Yueze Li
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新しい方法がAIチューターとの会話を通じて学生の学びを追跡するんだ。
Alexander Scarlatos, Andrew Lan
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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。
Ivi Chatzi, Nina Corvelo Benz, Eleni Straitouri
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文化理解のためのAIベンチマークを評価する新しいアプローチ。
Jonathan H. Rystrøm, Kenneth C. Enevoldsen
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低ビット量子化が大規模言語モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。
Ruihao Gong, Yifu Ding, Zining Wang
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新しいデータセットが臨床試験の正確さにおける言語モデルの評価を向上させる。
Boya Zhang, A. Yazdani, A. Bornet
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教育的な評価で魅力的なディストラクターを生成する新しい方法。
Devrim Cavusoglu, Secil Sen, Ulas Sert
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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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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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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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新しい方法が、テキストのないリソースの少ない言語の音声認識を改善してるよ。
Krithiga Ramadass, Abrit Pal Singh, Srihari J
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新しい方法が、効果的な文の簡素化を通じて理解のしやすさを高めるよ。
Tatsuya Zetsu, Yuki Arase, Tomoyuki Kajiwara
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TrojVLMは、ビジョン言語モデルの脆弱性を利用してバックドア攻撃を仕掛ける。
Weimin Lyu, Lu Pang, Tengfei Ma
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スペイン語の単語の意味をよりよく理解するために言語処理システムを強化する。
Pablo Ortega, Jordi Luque, Luis Lamiable
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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。
Vlad-Cristian Matei, Iulian-Marius Tăiatu, Răzvan-Alexandru Smădu
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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。
Vincent Beliveau, Helene Kaas, Martin Prener
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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。
Giuseppe Ruggiero, Matteo Testa, Jurgen Van de Walle
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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。
Eunji Kim, Sriya Mantena, Weiwei Yang
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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。
Catherine Moez
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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。
Yiwen Ding, Zhiheng Xi, Wei He
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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。
Minhyeon Oh, Seungjoon Lee, Jungseul Ok
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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。
Yang Janet Liu, Tatsuya Aoyama, Wesley Scivetti
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大規模言語モデルが犯す変なミスを探る。
William F. Bradley
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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。
Liat Bezalel, Eyal Orgad, Amir Globerson
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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。
Annie Chu, Patrick O'Reilly, Julia Barnett
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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。
Hoang Nguyen, Khyati Mahajan, Vikas Yadav
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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。
Badr AlKhamissi, Greta Tuckute, Antoine Bosselut
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