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LLMs 辅助 NLP 研究:批评论文(元)评审
使用大型语言模型(LLMs)辅助 NLP 研究人员的研究,特别关注 LLMs 在论文审查和其可识别性方面的效果。
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16 days ago
意图分类系统中的领域自适应:一篇综述
对话代理是 NLP 研究人员建立能够与人类自然语言进行交流的智能代理的长期目标。为了协助用户完成任务,这些系统应该能够轻松地从一个领域适应到另一个领域。本研究对意图分类的进展进行了系统回顾,描述了意图分类的难点,研究了领域适应的限制,并提出
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3 months ago
DataDreamer:一种用于合成数据生成和可复现的 LLM 工作流的工具
介绍了 DataDreamer,这是一个开源 Python 库,允许研究人员编写简单的代码来实现强大的 LLM 工作流程,并帮助研究人员遵循我们提出的鼓励开放科学和可重复性的最佳实践。
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5 months ago
大语言模型新时代:先悲剧,后解析,历史再次重演
自 2005 年开始的大型 $n$-gram 模型时代,我们从历史角度寻求灵感,以指导 NLP 研究人员在 LLMs 升级的领域继续做出有意义的贡献,并确定了第一个时代的持久教训,包括硬件进步塑造规模的可用性和重要性的首要性,自动化和人工的
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8 months ago
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