Critical Phase Transition in Large Language Models: Evidence and Implications
Large language models (LLMs) exhibit a critical phase transition at a specific temperature (Tc ≈ 1), transitioning from generating repetitive text at low temperatures to producing incomprehensible text at high temperatures, with natural language-like properties emerging near Tc.
將增強類比的生成與程序記憶配對以進行程序問答
大型語言模型 (LLM) 在處理複雜的程序性任務時，難以將分散的信息片段合成為一個連貫的計劃。本研究提出了一種新穎的形式主義和結構來表示此類程序性知識，並基於此創建了一個名為 LCStep 的新穎程序性知識數據集。為了利用這些程序性知識來解決新任務，研究人員提出了增強類比的生成 (AAG) 方法，該方法從人類吸收過去經驗以解決不熟悉問題的能力中汲取靈感。AAG 使用自定義程序記憶庫來檢索和調整專門的領域知識，以回答新的程序性任務。實驗結果表明，在基於 LLM 的成對評估中，AAG 在 LCStep、RecipeNLG 和 CHAMP 數據集上的表現優於少樣本和 RAG 基線模型，並在 RecipeNLG 的情況下通過人類評估得到證實。
절차적 질문 답변을 위한 유추 기반 생성과 절차적 메모리의 결합
대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 절차적 작업에 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해 인간의 유추적 사고 능력에서 영감을 얻은 유추 기반 생성(AAG) 시스템을 제안하고, 새로운 절차적 지식 데이터셋인 LCStep을 구축하여 AAG 시스템의 효과성을 검증했습니다.
手続き型Q＆Aのための、アナロジー強化生成と手続き型メモリの組み合わせ
大規模言語モデルは複雑な手続き型タスクの計画作成に苦労することが多いため、本稿ではアナロジーに基づいた質問応答システムを提案し、その有効性を検証する。
Analogy-Augmented Generation (AAG): Enhancing Procedural Q&A by Combining Analogy-Based Retrieval with Procedural Memory
Large language models (LLMs) often struggle with procedural tasks requiring the synthesis of diverse information into a coherent plan. This paper introduces Analogy-Augmented Generation (AAG), a novel system that leverages a structured procedural memory and analogical reasoning to improve LLM performance in procedural question answering.
大型語言模型應用於生物醫學文本簡化：前景看好，但挑戰尚存
大型語言模型 (LLMs) 在生物醫學文本簡化方面展現出潛力，但仍需克服一些挑戰，例如在簡化過程中保持原文含義和準確性。
바이오 의학 텍스트 단순화를 위한 대규모 언어 모델: 잠재력은 크지만 아직 완벽하지 않다
대규모 언어 모델(LLM)은 바이오 의학 텍스트 단순화에 큰 잠재력을 보여주지만, 의미 보존과 단순화 수준 사이의 균형을 맞추는 데에는 여전히 어려움이 있다.
バイオ医学テキストの簡素化における大規模言語モデル：有望だが課題も山積
大規模言語モデル（LLM）は、バイオ医学テキストの簡素化において有望な結果を示しているが、意味の保持と簡素化のバランスを取るためには、まだ改善の余地がある。
An Evaluation of Large Language Models for Simplifying Biomedical Text
Large language models (LLMs) show promise in simplifying complex biomedical text but require further development to consistently achieve high accuracy in both simplification and meaning preservation.
大型語言模型的政治傾向評估：探討 GPT-4 從網站域名標記政治偏見的能力及其限制
GPT-4 能夠有效地從新聞網站域名中辨識政治偏見，但仍存在局限性，需要進一步研究和謹慎使用。
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