Kalibrierung des Vertrauens großer Sprachmodelle durch Elizitation von Treue
Durch die Zerlegung des Vertrauens von Sprachmodellen in Unsicherheit über die Frage und Treue zur generierten Antwort können wir eine steckdosenanwendbare Methode zur Kalibrierung des Vertrauens von Sprachmodellen vorschlagen.
Instabilität von Anweisungen in Sprachmodell-Dialogen: Messung und Kontrolle
Sprachmodelle neigen dazu, im Laufe längerer Dialoge von den ursprünglichen Anweisungen abzudriften, was Sicherheitsrisiken bergen kann. Die Autoren entwickeln einen Benchmark zur Messung dieser Driftphänomene und schlagen eine Methode zur Verbesserung der Anweisungsstabilität vor.
Effiziente Bewertung von Gegennarrativen mithilfe großer Sprachmodelle
Große Sprachmodelle können als effiziente, mehrdimensionale und interpretierbare Bewerter für Gegennarrative dienen, die eine starke Übereinstimmung mit menschlichen Bewertungen aufweisen.
Vergleich von vortrainierten Sprachmodellen für Menschen: Ist es besser mit menschlichem Kontext als Gruppen, individuellen Merkmalen oder beidem?
Die Einbeziehung des menschlichen Kontexts in Sprachmodelle ist der nächste Schritt für ein menschenzentriertes natürliches Sprachverarbeitung. Vortrainingsansätze mit Gruppenattributen oder individuellen Merkmalen haben jeweils Vor- und Nachteile. Eine Kombination beider Ansätze kann die Leistung in bestimmten Aufgaben verbessern.
Vorhersage des nächsten Wortes: Wie gut können Sprachmodelle die Unsicherheit von Menschen nachbilden?
Sprachmodelle zeigen eine geringe Kalibrierung an der Unsicherheit, die Menschen bei der Vorhersage des nächsten Wortes zeigen.
Umfassende Bewertung der Stilübertragungsfähigkeiten fortschrittlicher Sprachmodelle für Chatbots
Dieser Artikel stellt einen neuartigen Bewertungsrahmen namens LMStyle Benchmark vor, der speziell für die Bewertung der Stilübertragungsfähigkeiten von Sprachmodellen in Chatbot-Anwendungen entwickelt wurde. Der Benchmark berücksichtigt nicht nur die traditionellen Metriken zur Stilstärke, sondern führt auch eine neue Metrik namens "Angemessenheit" ein, die Kohärenz, Flüssigkeit und andere implizite Faktoren in Bezug auf den Kontext bewertet. Basierend auf dem LMStyle Benchmark präsentiert der Artikel eine umfassende Leistungsübersicht für eine Reihe fortschrittlicher Sprachmodelle wie LLaMA, Alpaca und Vicuna, die wertvolle Einblicke in ihre stilistischen Eigenschaften liefert.
Umfassende Bewertung der Stilübertragungsfähigkeiten fortschrittlicher Sprachmodelle für Chatbots
Dieser Artikel stellt einen neuartigen Bewertungsrahmen namens LMStyle Benchmark vor, der speziell für die Bewertung der Stilübertragungsfähigkeiten von Sprachmodellen in Chatbot-Anwendungen entwickelt wurde. Der Benchmark berücksichtigt nicht nur die traditionellen Metriken zur Stilstärke, sondern führt auch eine neue Metrik namens "Angemessenheit" ein, die Kohärenz, Flüssigkeit und andere implizite Faktoren ohne Referenzbeispiele bewertet. Basierend auf dem LMStyle Benchmark präsentiert der Artikel eine umfassende Leistungsübersicht für eine Reihe fortschrittlicher Sprachmodelle wie LLaMA, Alpaca und Vicuna, die deren stilistische Eigenschaften wie Formalität und Sentimentstärke sowie deren Angemessenheit widerspiegelt.
