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借鉴助教的分阶段学习编程：探索 AI 助教的潜力
最近 AI 生成模型的进展使得像 ChatGPT 这样的对话模型成为可行的助教候选人。我们通过研究初学者与助教在子目标学习环境中的互动，来探讨在初级编程教育中使用生成 AI 作为助教的实际性。为了比较学习者与 AI 和人类助教的互动和感知，
PDF10 months ago
NormMark：一种弱监督马尔可夫模型用于发现社会文化规范
本文提出了 NormMark，一种基于概率生成的马尔可夫模型，通过离散和连续的隐变量去捕获会话历史中的特征，提高规范识别的能力。在弱批注数据集上，本方法的 F1 分数更高，超过了当前最先进的方法，包括 GPT3。
PDFa year ago
学会不学习：聊天机器人生成安全的探索
本文提出了一种名为 LOT 的新框架，该框架采用对比损失来增强归纳推理模型对输入上下文的泛化能力，使生成的结果避免了不安全的信息，并在保持对话流畅性的情况下，有效地减少了毒性，同时保留了内容的魅力和流畅度。经实验证明，与基线模型相比，该方法
PDFa year ago
探究训练数据和评估对中文指示性语言模型的影响
本研究旨在使用公开数据集结合自身汉语多轮对话中的数据进行分析，选取各种评估指标来评价各类开源聊天机器人的性能表现，并对 LLaMA 进行词汇扩展及 34 亿汉语单词的二次预训练，以期提升聊天机器人在中文领域的表现与效率，最后将模型、数据、代
PDFa year ago
具有主观知识的任务导向对话建模
本文提出了一个基于客户评论和 FAQ 的交互式对话模型，主要通过围绕知识检索、知识选择和响应生成的三个阶段进行改进。我们主要针对知识选择模块的改进以提高整个系统的性能，我们提出了实体检索方法，其中基于命名实体识别的实体检索方法的搜索速度比基
PDFa year ago
生成式大语言模型的基础及在网络防御中的应用
该篇综述论文报道了 2022/2023 年间出现的生成式语言模型，尤其是 ChatGPT 模型和其与辅助功能（如微软 Bing）的整合，探讨了这些模型的原理、能力、局限性和未来前景，以及在瑞士操作环境下的应用和当前存在的安全问题。
PDFa year ago
ACLSaFeRDialogues: 对话安全故障后优雅地接受反馈
该论文提出了 SaFeRDialogues—— 关于安全问题的对话反馈的优雅响应的任务和数据集，通过在数据集上进行微调，使得基于该方法的模型生成的对话可大大提高语境感知，更具人性化。
PDF3 years ago
探索基于提示的少样本学习用于基于对话生成的实用对话系统
本研究提出了一种基于提示的方法，通过连续或离散提示来区分不同构建的输入，例如基础来源和会话内容，证明提示的语言模型表现优于会话模型，并进一步分析影响提示效果的各种因素，为未来研究提供了有价值的发现和见解。
PDF3 years ago
EMNLP即插即用式对话模型
本文介绍了一种新的控制对话响应生成的方法 —— 插入式方法，其不需要注释对话数据集或精调大规模语言模型，并可以实现高度控制所生成的会话响应的多个方面。
PDF4 years ago