human-annotated data | BriefGPT

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用自动生成的偏好数据对齐大型语言模型
通过自动生成的优先数据 (Selfie) 和少量的人工标注优先数据，我们提出了一种新的框架，可以显著增强大型语言模型的对齐性能，进一步提取模型的内在偏好。
PDFa month ago
大型语言模型作为零样本关键词抽取器的初步实证研究
零 - shot 关键短语提取通过无需人工注释数据来构建关键短语提取器，挑战在于其限制了人工干预，然而零 - shot 设置有效地减少了数据标注所需时间和精力。通过对预训练大型语言模型（如 ChatGPT 和 ChatGLM）的最新尝试，在
PDF6 months ago
EMNLP基于大型语言模型的知识驱动推理解释性索证
本研究论文介绍了一种名为 FOLK（First-Order-Logic-Guided Knowledge-Grounded Reasoning）的方法，用大型语言模型（LLMs）进行复杂声明的验证和解释生成，同时不需要基于人工标注的证据。该
PDF9 months ago
ACL主观数据的主观众群分歧：通过群体级学习揭示有意义的众人观点
通过使用语言特征和标签分布，我们介绍了一种无监督学习方法 CrowdOpinion，用于将类似项目汇集为更大的标签分布样本，其中涉及人工智能系统的公平性和人工注释者不一致问题的解决。
PDFa year ago
Microsoft 对话挑战赛：构建端到端任务完成对话系统
本论文提出了一种对话挑战，用于构建端到端的任务完成对话系统，目标是鼓励对话研究社区在标准数据集和统一实验环境上合作和基准测试。在这个特殊的会话中，我们将发布在三个领域（电影票预订，餐厅预订和出租车预订）中的人工注释的对话数据，以及每个领域内
PDF6 years ago
Twitter 作为生命线：人工标注的 Twitter 语料库用于处理与危机相关的信息的自然语言处理
本研究对 19 种不同危机期间收集的 Twitter 语料库进行了人工标注并训练了机器学习分类器，此外还发布了在 5200 万条危机相关 Tweets 上训练的第一大 word2vec word embeddings，以应对消息的语言问题，
PDF8 years ago