言語モデル に関する最新の記事

RePromptを使って、最適化されたプロンプトで言語モデルのパフォーマンスを向上させよう！

新しいベンチマークが言語モデルがテキストの変化にどう対処するかを評価する。

ユーザーの特性は、言語モデルの反応や安全性に影響を与えるんだよ。

特定の分野でのリトリーバル強化モデルのパフォーマンスを評価するためのツールキット。

この研究は、言語モデルがトレーニング中にどのように行動を変えるかを明らかにしている。

この記事では、大規模言語モデルの計画能力を向上させる方法について考察します。

DetectBenchは、推論タスクにおける隠れた証拠を検出する能力でLLMを評価するよ。

大規模言語モデルにおける神経細胞の活性化が算数的推論をどう向上させるかを調査中。

新しいモデルが、より良い韻とリズムでチェコの詩を生成するんだ。

新しいベンチマークが言語モデルの推論スキルを評価する。

言語モデルが議論評価のための説得力のある理由を生成する方法に関する研究。

この研究では、LLMの正直さを3つの重要な分野で評価してるよ。

この記事では、敵対者が言語モデル間のチームワークにどのように影響を与えるかを探ります。

10のインド言語における言語モデルの性能に関する包括的な研究。

新しい方法があまり使われていないプログラミング言語のコード修復を改善する。

アテンションシンクが言語モデルのパフォーマンスにどう影響するか探って、キャリブレーション技術を紹介するよ。

RankAdaptorは、プルーニングされたAIモデルのファインチューニングを最適化して、効率的にパフォーマンスを向上させるよ。

PlagBenchとLLMの出力の盗作検出における役割についての研究。

新しいデータセットがLLMsの複雑な論理推論タスクに対する能力を評価してるよ。

この研究は、言語モデルにおける推論スキルが言語間でどのように移転するかを調べてるよ。

この記事では、AIモデルが自己修正を通じてミスから学ぶ方法について話してるよ。

この研究は、LLMが方角についてどれくらい上手に推論できるかを評価してるよ。

この研究は、LLMがゲームの場面でどれだけうまく意思決定を行うかを評価してるよ。

研究が、ユーザーの特徴がLLMの応答や正確性にどう影響するかを明らかにした。

CharEDは、共有ボキャブラリーなしでパフォーマンス向上のために言語モデルを組み合わせてるよ。

RAGBenchは、リトリーバル拡張生成システムを評価するための包括的なデータセットを紹介してるよ。

AI言語モデルの公平性の問題とその影響を探る。

言語モデルとのやり取りの安全性を高めるツールを紹介します。

この記事では、言語モデルで使われるツールのエラー検出について探ってるよ。

この記事では、言語モデルが生成したテキストの繰り返し構造を分析しているよ。

新しいベンチマークが、言語モデルが複数の指示を順番にどれだけうまく処理するかを評価する。

MalAlgoQAデータセットは、逆実情シナリオでの大規模言語モデルの推論を評価するんだ。

MathCAMPSは、言語モデルの数学的推論を評価する新しい方法を提供してるよ。

この作業は、予測を改善するために数字の埋め込みを使ってより良い数の表現に焦点を当ててるよ。

デュエリングバンディットシナリオを通じてLLMの意思決定の効果を探る。

仮説検定における大規模言語モデルを評価するための新しいベンチマーク。

CRABはリアルな環境での言語モデルのテストを強化するよ。

スマホ上でユーザーデータを守りながら、大型言語モデルを微調整する。

トランスフォーマーベースの言語モデルにおける機械的解釈可能性の概要。

コミュニティのディスカッションを通じて、リフレーミングが意見をどう変えるか探る。