言語モデル に関する最新の記事

新しい方法がオープンウェイト言語モデルの改ざん耐性を改善する。

MiniCPMみたいな小さい言語モデルを効果的なファインチューニングで強化する。

ベンチマークは、大規模言語モデルが空間的関係を理解する能力を評価する。

新しい方法は、言語モデルの特定の特徴を調べることで分析するんだ。

この記事は、構造化生成が言語モデルの推論と理解にどのように影響するかを調べている。

OpenFactCheckは、言語モデルの出力の正確さを評価するためのフレームワークを提供しているよ。

大規模言語モデルの公平性を高める革新的な方法。

新しい手法が合成データの質を向上させて、言語モデルの整合性を良くする。

新しいシステムは、文脈に合ったキーワードを使って音声認識を向上させて、より正確にするよ。

SAGE-RTは、言語モデルの安全性評価を改善するために合成データを作成します。

ArabLegalEvalは、アラビア語の法律情報を扱うLLMのパフォーマンスを評価するよ。

複数のLLM審査員を使って言語モデルの出力を評価する新しい方法。

新しいベンチマークが、科学データ分析を扱う言語モデルエージェントを評価するんだ。

新しい方法が、通信の質問応答における小型モデルの精度を向上させてるよ。

ConflictBankは、言語モデルにおける知識の対立についての洞察を提供してるよ。

この記事は、ICLパフォーマンスを向上させるための暗記の役割を探ります。

ロシア語テキスト処理のための新しいモデルとベンチマークを紹介します。

研究者たちは言語モデルの安全性に関する指標の信頼性を調査している。

次トークン予測がモデルの言語理解にどう影響するかを深掘りする。

FPDTは、長いコンテキストのLLMをより効率的にトレーニングするためのソリューションを提供しているよ。

MemLongは、言語モデルが長いテキストを効果的に扱う能力を向上させるんだ。

この記事では、言語モデルがどのようにリアルなソーシャルネットワークを作り出し、それにどんなバイアスがあるかを分析してるよ。

この記事では、AIモデルの推論を強化するための新しいフレームワークについて話してるよ。

言語モデルを使ってクリエイティビティテストのアイテムを作成するためのフレームワークを紹介します。

新しい方法が言語モデルの長文処理を改善して、より良い回答を提供するよ。

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。

RAGは、特に長いテキストの応答を最適化するのに重要だよ。

この記事では、都市に関する知識表現におけるスパースオートエンコーダーの効果を評価しています。

ICLとSFTが言語モデルの構造に与える影響に関する研究。

研究によると、翻訳メモリを使った大規模言語モデルのファインチューニングが、組織の翻訳品質を向上させるんだって。

この記事では、MLSAEとそれらが言語モデルの層を調べる役割について話しています。

ECHOはいろんな推論パターンを組み合わせて、言語モデルの問題解決をもっと良くするんだ。

研究では、言語モデルがウェブアプリケーションのコードを生成する能力を評価している。

AdaPPAは、安全な応答と有害な応答を組み合わせることで、言語モデルに対する脱獄攻撃を強化します。

PF-PPOは、信頼できない報酬をフィルタリングして、コードレスポンスをより良くすることで、言語モデルを強化するんだ。

研究は、言語モデルがマルチタスク学習を通じてイタリア語をどう処理するかを調査している。

異なる言語での主語と動詞の一致を言語モデルがどう扱うか調査中。

言語モデルを簡潔で効果的にする新しいアプローチ。

LLMを使って、構造化されたドキュメントの編集を簡単にする方法を探ってるよ。

科学的なテキストから明確な特徴を生成して、より良い予測をするためにLLMを使う。