11158 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية "تأثيرات الرسائل المتراكمة على أحكام النماذج اللغوية الكبيرة" (AMEL)، مبرهنةً على أن النماذج اللغوية الكبيرة المستخدمة كمقيمين تظهر انحيازاً كبيراً نحو القطبية السائدة في تاريخ المحادثة السابق — لا سيما عند عدم اليقين أو التعرض لسياقات سلبية — بغض النظر عن حجم النموذج أو طول التاريخ، مما يوصي باستخدام سياقات جديدة أو تاريخ متوازن لضمان التقييم الآلي الموثوق.
إنّ AnyMo هو إطار عمل مدرك للهندسة وغير مرتبط بإعدادات محددة، يستفيد من محاكاة وحدة قياس القصور الذاتي (IMU) القائمة على الفيزياء والمواءمة مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لتمكين فهم قوي ومعمم لحركة الإنسان عبر مختلف الأجهزة القابلة للارتداء ومجموعات البيانات غير المرئية، متفوقاً بشكل كبير على الطرق الحالية في التعرف على الأنشطة في وضع الصفر، والاسترجاع متعدد الوسائط، ووصف الحركة.
تُثبت هذه الورقة أن التحليل متعدد الوسائط القائم على النماذج اللغوية الكبيرة يتفوق على نماذج التعرف على العواطف الصوتية التقليدية في التقاط البعد الدلالي لـ "الباثوس" (Pathos) في الخطاب السياسي، مع تسليط الضوء على قيود كبيرة في المعايير الصوتية القياسية بسبب الكلام الممثل والتحيزات الثقافية.
تقدم هذه الورقة ChronoMedKG، وهو رسم بياني معرفي طبي حيوي مرتبط زمنياً تم بناؤه عبر مسار نماذج لغوية كبيرة متعددة الوكلاء يقوم بترميز الارتباطات المرضية المعتمدة على الوقت مع مصداقية مدعومة بالأدلة، إلى جانب معيار ChronoTQA الذي يثبت أن دمج هذه البيانات الزمنية يحسن بشكل كبير الاستدلال السريري وتوليد المحتوى المعزز بالاسترجاع للنماذج اللغوية الكبيرة الرائدة مقارنة بمصادر المعرفة الثابتة.
تقدم هذه الورقة البحثية تدريب الاتساق السياسي (PCT)، وهو أسلوب للتعلم المعزز يستخدم مقاييس اتساق المشاعر والمساعدة لتقليل الانحياز السياسي الخفي في النماذج اللغوية الكبيرة بفعالية مع الحفاظ على قدرتها الإجمالية على المساعدة.
تقيم هذه الورقة ستة من برامج الدردشة الآلية التجارية القائمة على الذكاء الاصطناعي عبر 2,100 سؤال من الأخبار الآنية بست لغات، كاشفةً أنه في حين تحقق هذه البرامج دقة عالية في الاستعلامات جيدة الصياغة، إلا أنها تعاني من تحيزات إقليمية كبيرة، وإخفاقات تعتمد على عملية الاسترجاع، وهشاشة شديدة تجاه المقدمات الخاطئة مما يقوض موثوقيتها كوسيط إخباري.
تقدم الورقة البحثية "تحسين السياسة المتجهية" (VPO)، وهو خوارزمية للتعلم المعزز تدرب النماذج اللغوية على توليد حلول متنوعة من خلال الاستفادة من المكافآت ذات القيم المتجهية، مما يحسن أداءها بشكل كبير في إجراءات البحث في وقت الاختبار مقارنة بتحسين المكافأة القياسية القياسية.
تقدم هذه الورقة ConvexTok، وهي خوارزمية لتقطيع النصوص (tokenization) مبتكرة تصيغ بناء المفردات كبرنامج خطي يمكن حله عبر الأمثلة المحدبة، مما يجعلها تتفوق على الطرق الجشعة التقليدية في المقاييس الجوهرية وكفاءة النماذج اللغوية مع توفير حد معتمد على مدى قربها من المثالية.
تقارن هذه الورقة بشكل منهجي بين التفسيرات الذاتية الاستخراجية من النماذج اللغوية الكبيرة المضبوطة بالتعليمات وبين المبررات البشرية عبر مهام متعددة لتصنيف النصوص، وتجد أنه بينما يعتمد التوافق بين الاثنين على طول النص وتعقيد المهمة، فإن التفسيرات الذاتية توفر رؤى وفية على مستوى الرموز تختلف جوهرياً عن التركيز الهيكلي لطرق العزو اللاحقة.
تقدم هذه الورقة البحثية ToxPrune، وهو خوارزمية مبتكرة وفعالة تعمل على تقليم الكلمات الفرعية المرتبطة بالمفردات السامة من النماذج اللغوية الكبيرة المدربة، مما يمنع توليد المحتوى السام بفعالية مع تعزيز تنوع الحوار والأداء في الوقت ذاته، دون التكاليف العالية أو المخاطر المرتبطة بعمليات محاذاة السلامة التقليدية القائمة على الأوزان.