ChatGPT's wachsender Einfluss auf den Schreibstil von Akademikern
ChatGPT hat einen zunehmenden Einfluss auf den Schreibstil von Akademikern, insbesondere im Bereich der Informatik, wo der Anteil der von ChatGPT überarbeiteten Abstracts auf etwa 35% geschätzt wird.
Verwendung von Buchstabenpositional-Wahrscheinlichkeiten zur Bewertung der Wortkomplexit??t
Einige Formen der "latenten Komplexit??t" k??nnen durch die Verwendung von Stichproben einfacher und komplexer W??rter n??herungsweise erfasst werden. Die Analyse der Buchstabenpositional-Wahrscheinlichkeiten zeigt eine starke statistische Verbindung zwischen einfachen und komplexen W??rtern.
Einfache Vektorarithmetik-Mechanismen in Sprachmodellen
Sprachmodelle implementieren manchmal einfache Vektoradditionsmechanismen, um relationale Aufgaben zu lösen, indem sie Regelmäßigkeiten nutzen, die in ihrem versteckten Raum codiert sind.
Analyse der Sprachauswahl für die Übertragung von semantischer Textähnlichkeit über Sprachgrenzen hinweg
Verschiedene Strategien zur Auswahl von Quellsprachen für die Übertragung von semantischer Textähnlichkeit über Sprachgrenzen hinweg werden untersucht, um die Leistung von Modellen zu verbessern.
Umfassende Bewertung der Potenziale und Fallstricke von Großsprachmodellen für das Bengali-NLP
Trotz einiger Ausnahmefälle ist die Nullshot-Leistung von Großsprachmodellen im Allgemeinen im Vergleich zu den derzeitigen SOTA-feintunten Modellen in den meisten Aufgaben deutlich unterlegen.
Vergleich der Erklärungstreue zwischen mehrsprachigen und einsprachigen feinabgestimmten Sprachmodellen
Die Treue der Erklärungen von Merkmalszuweisungsmethoden (FAs) variiert zwischen mehrsprachigen und einsprachigen Modellen. Je größer das mehrsprachige Modell, desto weniger treu sind die FAs im Vergleich zu ihren einsprachigen Gegenstücken.
Evaluierung der Robustheit großer Sprachmodelle gegenüber Neologismen
Neologismen, also neue Wortformen, stellen eine Herausforderung für große Sprachmodelle dar, da sie nicht in den Trainingsdaten enthalten sind. Der Benchmark NEO-BENCH evaluiert die Fähigkeit von Sprachmodellen, mit Neologismen umzugehen, und zeigt, dass ältere Modelle deutlich schlechter abschneiden als neuere.
Effizenter Algorithmus zur Berechnung von Präfixwahrscheinlichkeiten für probabilistische kontextfreie Grammatiken
Ein effizienterer Algorithmus zur gleichzeitigen Berechnung der Präfixwahrscheinlichkeiten aller Präfixe einer Zeichenkette unter einer probabilistischen kontextfreien Grammatik.
Effizientes Berechnen von Präfixwahrscheinlichkeiten für probabilistische kontextfreie Grammatiken
Wir präsentieren einen effizienteren Algorithmus zum gleichzeitigen Berechnen der Präfixwahrscheinlichkeiten aller Präfixe eines Strings unter einer probabilistischen kontextfreien Grammatik.
Tiefes Lernen zur Simulation der Sprachentwicklung
Tiefes Lernen kann verwendet werden, um die Bedingungen und Lernprozesse zu simulieren, die zur Entstehung einer strukturierten Sprache in einer kontrollierten Umgebung führen könnten.
© 2024 by Linnk AI