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基础模型和指令调整的大型语言模型的可信度估计比较
通过比较基本模型和指导调优后的 LLM 在英语句子合理性任务中的性能，本文综合研究了评估 LLM 中语义合理性的方式，并发现 LL 分数依然是最可靠的衡量 LLM 合理性的指标，而直接指引则不如之前所预期。
PDF3 months ago
大型语言模型中的心智理论：考察 11 种当前最先进模型与 7-10 岁儿童在高难度测试上的表现
我们通过测试 11 种基于基础模型和指令调整模型的能力来探讨大型语言模型（LLMs）在理解意图和信念（即心智理论）等认知能力方面的程度。我们发现，GPT 系列的调整模型表现优于其他模型和儿童。基础模型大多无法解决心智理论任务，即使有专门的提
PDF8 months ago
EMNLP跳动的节拍：64 种语言中的 LLM 社交语用理解研究
通过对跨语言社会语用含义 (SM) 的多语言预训练语言模型和指导调整的 LLM（如 BLOOMZ 和 ChatGPT）在多语种基准测试 SPARROW 上的性能评估，发现开放源代码的指导调整型 LLM 仍然在各种语言中难以理解 SM，在某些
PDF8 months ago
MMRadSum23 的 shs-nlp：面向领域自适应的指令调整 LLMs 预训练，用于放射学报告印象生成
本文提出了一个使用大规模医疗文本数据对指令调整的生成大语言模型进行领域自适应预训练的系统，以增强其医疗知识和特定任务的表现。该系统在零样本情况下在 IMPRESSIONS 生成任务上表现比其他预训练和微调方法更好，并在 BioNLP 202
PDFa year ago