言語モデル に関する最新の記事

新しい方法が、より良い例の選択を通じて言語モデルのパフォーマンスを向上させる。

新しい方法が言語モデルの推論能力を構造化フィードバックで向上させるんだ。

言語モデルの安全性を大幅な再訓練なしで向上させる新しいアプローチ。

MATHWELLは、教師がK-8の生徒向けに魅力的な数学の問題をすぐに作成するのを手助けするよ。

新しいベンチマークが、LLMの複数エージェントとのインタラクションスキルを評価する。

研究は、言語モデルの価値や意見を評価する従来の方法に挑戦している。

研究者たちは、言語的特徴を使って文の複雑さをより良く予測するために、エンコーダー・デコーダーモデルを強化してるよ。

指示のファインチューニングがモデルのパフォーマンスに与える影響に関する研究。

この研究は、多言語自然言語処理における異なる学習アプローチの効果を評価してるよ。

この記事は、言語モデルにおける性別バイアスとその影響について考察している。

新しい方法が情報検索強化生成システムのファクトチェックを向上させる。

新しいベンチマークが、複雑なPowerPointタスクにおけるLLMのパフォーマンスを評価する。

iScoreは教育者が言語モデルが書かれた要約をどれくらい上手く評価するかを手助けする。

Miphaは、視覚とテキストの理解を小さいモデルと組み合わせて、より効率的にしてるよ。

HILLはユーザーが言語モデルの応答の不正確さを見つけるのを手伝うよ。

TaxoLLaMAは、言葉の意味や関係を理解するのを助けて、言語処理をより良くするんだ。

この論文は、意味のデコードがAIのチームワークと成果をどう改善するかを探求してるよ。

Adaptive-RAGは質問の複雑さに対処することで、回答の正確さを向上させる。

言語モデルがいかにして議論の質を理解するのに役立つかを発見しよう。

AI言語モデルの安全対策を回避するために使われるテクニックの研究。

この記事では、LLMをテストする際のMCQの効果について、長文の質問と比較して議論しています。

MANGOは迷路のコンテキストでナビゲーションとマッピングのための言語モデルをベンチマークテストする。

この研究は、多言語モデルの固有表現認識におけるクロスリンガルパフォーマンスを評価してるよ。

研究は、言語モデルが人間や他のモデルとどのように協力してタスクを完了するかを探る。

この記事では、言語モデルが代名詞をどのように扱うかと、それがアイデンティティに与える影響について考察してるよ。

Mambaが事実をどうやって記憶したり編集したりするのか、伝統的なモデルとは違うやり方を探ってる。

リソースが少ない言語を使って言語モデルの弱点を利用する新しい方法を調べている。

ビッグファイブの特性を使ってLLMの個性を形作る新しい方法。

言語の不均衡が多言語モデルのパフォーマンスをどう向上させるかを発見しよう。

この研究は、言語モデルが戦略的な状況で人間のように意思決定をするかどうかを調べてるよ。

新しいベンチマークが、大きな言語モデルの視覚理解にギャップがあることを明らかにした。

スパンオーバーラップ法を使ったセンテンスパースの強化についての考察。

名前が言語モデルのバイアスにどう影響するかを調べる。

Common Crawlデータから作られたしっかりした日本語コーパスがLLMのパフォーマンスを向上させるよ。

この研究は、言語モデルが言葉の意味の変化にどう反応するかを調べてる。

言語モデルが生成する物語における温度が創造性に与える影響を調べる。

言語モデルにおける位置バイアスを調査して、減らす方法を探ってる。

この研究は、GPT-2が3文字の略語をどう予測するかを詳しく分析してるよ。

言語モデルの過度に慎重な行動を減らすための戦略。

このフレームワークは、大規模言語モデルを使ってテキスト評価の効率と精度を向上させるよ。