MASがチャットボットや推論タスクにおける言語モデルのパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。
Shahar Katz, Liran Ringel, Yaniv Romano
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ビジョンランゲージモデルが画像とテキストの理解をどう向上させるかを探ろう。
Tenghui Li, Guoxu Zhou, Xuyang Zhao
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DAPOが言語モデルをどうやって強化して、より良い推論とパフォーマンスを実現するのか学ぼう。
Jiacai Liu, Chaojie Wang, Chris Yuhao Liu
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バックドア攻撃はテキスト分類モデルを台無しにして、バイアスを注入して結果を歪めることがある。
A. Dilara Yavuz, M. Emre Gursoy
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注意機構がどうディープラーニングをいろんなアプリで強化するかを発見しよう。
Tianyu Ruan, Shihua Zhang
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生成言語モデルの動作を革新して、安全でより便利な対話を実現する。
Ananth Balashankar, Ziteng Sun, Jonathan Berant
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新しい手法が言語モデルがテキストを効率的に生成する方法を革新してるよ。
Situo Zhang, Hankun Wang, Da Ma
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マルチワード表現の理解における課題と進展を見てみよう。
Lifeng Han, Kilian Evang, Archna Bhatia
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新しいモデルは、複雑な言語タスクを効率的に処理する可能性があるよ。
Aleksandar Terzić, Michael Hersche, Giacomo Camposampiero
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新しいフレームワークが画像、テキスト、3Dオブジェクトの理解を深める。
Siyu Jiao, Haoye Dong, Yuyang Yin
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低資源言語の自然言語処理における課題に対処する。
Surangika Ranathungaa, Shravan Nayak, Shih-Ting Cindy Huang
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AmalRECは自然言語処理における関係の理解を深めるんだ。
Mansi, Pranshu Pandya, Mahek Bhavesh Vora
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効率的な自然言語ガイダンスでモデル訓練を革新する。
Jia Liu, Yue Wang, Zhiqi Lin
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研究者たちは、大規模言語モデルが知識を表現する方法を改善する方法を見つけた。
Xingjian Tao, Yiwei Wang, Yujun Cai
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