Umfassende Untersuchung zur Erkennung und Zuordnung von durch Große Sprachmodelle generiertem Inhalt
Die Studie untersucht umfassend die Fähigkeit von Klassifizierern, zwischen von Großen Sprachmodellen generiertem und menschlich geschriebenem Text zu unterscheiden sowie die Herkunft des generierten Texts zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen einen inversen Zusammenhang zwischen der Effektivität des Klassifizierers und der Größe des Sprachmodells, wobei größere Modelle eine größere Herausforderung darstellen. Darüber hinaus werden Einflüsse von Modell-Familie, konversationeller Feinabstimmung, Quantisierung und Wasserzeichen untersucht.
Herausforderungen für Großsprachmodelle beim Multistep-Soft-Reasoning: Einführung des MuSR-Datensatzes
Großsprachmodelle, die mit Techniken wie Chain-of-Thought-Prompting ausgestattet sind, zeigen nach wie vor Schwächen bei der robusten Begründung in komplexen Situationen. Der MuSR-Datensatz wurde entwickelt, um diese Fähigkeiten zu evaluieren und die verbleibenden Lücken zu charakterisieren.
Fehlerkorrektur in Texten: Eine Untersuchung der Leistungsfähigkeit von Transformer-basierten Sprachmodellen unter Verwendung von BART und MarianMT
Dieser Artikel untersucht die Leistungsfähigkeit von BART und MarianMT, zwei fortschrittlichen Sprachmodellen auf Basis tiefer neuronaler Netze, bei der Korrektur verschiedener Arten von Textfehlern.
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