대규모 언어 모델을 활용한 언어 모델 워터마킹 프레임워크 제안
본 논문에서는 프롬프트 기반 워터마킹 기법을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 텍스트의 출처를 식별하고, 저작권을 보호하며, 모델의 무단 사용을 방지하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
A Novel Framework for Dynamically Watermarking Language Model Outputs Using Multiple Language Models
This paper proposes a novel, dynamic framework for watermarking language model outputs using a multi-model system, demonstrating its effectiveness in content attribution and model authentication.
2024 年 IWSLT 語音翻譯評測活動發現
2024 年 IWSLT 語音翻譯評測活動發現，基於大型語言模型的串接式語音翻譯系統在多種語言和情境下均有顯著進展，但自動評量指標與人工評估之間仍存在差距，且語音翻譯在面對不同口音和自發性語音時仍面臨挑戰。
IWSLT 2024 평가 캠페인 결과 보고서
IWSLT 2024 평가 캠페인은 음성 번역 분야의 최신 기술 발전을 보여주면서, 동시 번역, 오프라인 번역, 자동 자막, 더빙 등 다양한 과제에서 시스템 성능을 평가하고 분석합니다.
IWSLT 2024 評価キャンペーンの調査結果
IWSLT 2024評価キャンペーンでは、音声言語翻訳における7つの課題（同時翻訳、オフライン翻訳、自動字幕生成、吹き替え、音声合成による翻訳、方言と低リソース音声の翻訳、インド系言語）に対する最新の研究成果が報告され、音声言語翻訳への関心の高まりが示された。
IWSLT 2024 Evaluation Campaign: Findings and Analysis of Shared Tasks in Spoken Language Translation
The IWSLT 2024 Evaluation Campaign reveals significant advancements in spoken language translation, particularly with the integration of large language models, while also highlighting persistent challenges in handling diverse accents, spontaneous speech, and domain-specific complexities.
오정보 탐지 데이터셋 가이드: 데이터 품질 평가 및 평가 개선 제안
본 논문에서는 오정보 탐지 연구에 사용되는 데이터셋의 품질을 평가하고, 데이터 품질과 평가 방법의 한계점을 지적하며, 더 나은 연구를 위한 로드맵을 제시합니다.
誤情報検出データセットガイド
誤情報検出の研究進展には、質の高いデータセットが不可欠だが、既存のデータセットは質の面で課題を抱えている。本稿では、既存データセットの包括的な調査と質の評価を行い、今後の研究の指針となる情報を提供する。
A Survey and Quality Analysis of Misinformation Detection Datasets
This paper presents a comprehensive survey of misinformation detection datasets, analyzing their quality and highlighting the limitations of existing datasets and evaluation approaches in the field.
商業微調 API 知識注入成效評估：FineTuneBench 研究
現今商業微調 API 在將新知識或更新後的知識注入大型語言模型方面表現不佳，難以滿足可靠知識注入的需求。
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