人間とコンピューターのインタラクションにおいて、会話システムは重要です。この論文では、Transformerベースのモデルがスレッドを識別し、重要性に基づいて応答生成を優先する方法が提案されています。Llama2 7bモデルは高い汎用性を持ち、計算時間を短縮し、モデルの精度を向上させます。これにより、既存のモデルよりも10倍高速な結果が得られます。また、異種グラフネットワークモデルはUBUNTUデータセットで高い精度を発揮しましたが、入力長が長くなると応答生成に時間がかかります。アダム最適化法とTSLを組み合わせた新しいモデルはオンラインダイアログの解体課題に取り組んでいます。
toiselle kielelle
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arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Kevin Joshua... klo arxiv.org 03-12-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.05931.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä