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indsigt - 다국어 처리
다국어 지침 미세 조정을 위한 좋은 데이터인가, 아니면 대규모 언어 모델에 대한 잘못된 다국어 평가인가?
다국어 대규모 언어 모델의 성능은 번역에 크게 의존하지만, 이는 언어별 지식을 포괄하지 못하고 번역 결함을 초래할 수 있다. 지침 데이터의 성격이 모델 출력에 미치는 영향과 번역된 테스트 세트가 이러한 미묘한 차이를 포착할 수 있는지 여부는 불확실하다.
다국어 지시 튜닝 조사: 다국어 모델이 다국어 지시를 요구하는가?
다국어 사전 훈련 대형 언어 모델을 유창하고 도움이 되는 조수로 적응시키는 것은 다양한 언어 지역에서 사용을 촉진하는 데 필수적이다. 이를 위해 우리는 가장 많이 사용되는 인도-유럽어 언어 선택에 대한 병렬 지시 튜닝 벤치마크에서 다국어 모델의 성능을 광범위하게 연구하는 최초의 연구를 수행했다.
다국어 역방향 지침을 통한 저자원 언어의 고품질 지침 조정 데이터셋 생성
다국어 역방향 지침(MURI) 방법론을 통해 저자원 언어를 위한 고품질 지침 조정 데이터셋을 생성할 수 있다.
대규모 언어 모델의 다국어 추론 능력 향상을 위한 Tree-of-Thoughts 기반 접근법
다국어 환경에서 대규모 언어 모델의 다단계 추론 능력을 향상시키기 위해 Tree-of-Thoughts 기반의 Cross-ToT 방법을 제안한다.
다국어 텍스트 편집을 위한 지침 튜닝 기반 모델 MEDIT
MEDIT은 다국어 대규모 사전 훈련 언어 모델을 지침 튜닝하여 다국어 텍스트 편집 작업을 수행할 수 있는 모델이다.
다국어 환경에서의 얼굴-음성 연관성(FAME) 챌린지 2024 평가 계획
다국어 환경에서 얼굴과 음성의 연관성을 분석하고 이해하는 것이 이 챌린지의 핵심 목표이다.
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