11683 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل موحداً موجهاً بالاستشعار المضغوط، يعمل على تكييف كل من المدخلات التوجيهية وهياكل النموذج الفرعية ديناميكياً أثناء استدلال النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام القياسات العشوائية والاسترداد المتناثر لتحديد المسارات النشطة الخاصة بكل مهمة، مما يحقق تقليلاً كبيراً في زمن الاستجابة والذاكرة مع الحفاظ على الدقة من خلال التنفيذ الفعال من حيث الأجهزة.
تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة يمكنها العمل بفعالية كوكلاء تحليل مستقلين للكشف عن العيوب المنهجية، مثل تسرب البيانات، في الدراسات المنشورة في مجال تعلم الآلة من خلال تحديد مشكلات التقييم باستمرار في دراسة حالة للتعرف على الإيماءات بناءً على النص الأصلي فقط.
تقدم هذه الورقة SeaAlert، وهو إطار عمل قائم على النماذج اللغوية الكبيرة يستخدم مساراً لتوليد البيانات الاصطناعية لإنشاء نصوص استغاثة بحرية واقعية ومشوبة بالضجيج، مما يتيح استخراج معلومات السلامة الحرجة بمتانة من اتصالات راديو VHF الصعبة حيث تعجز الطرق التقليدية.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل TESSY، وهو إطار تعاون بين المعلم والطالب يعمل على توليف بيانات التدريب من خلال التداخل بين نموذجي المعلم والطالب لإنشاء تسلسلات تجمع بين قدرات الاستنتاج المتقدمة للمعلم والاتساق الأسلوبي للطالب، مما يتغلب على تدهور الأداء الناتج عن التباين الأسلوبي في عمليات الضبط الدقيق للبيانات الاصطناعية القياسية.
يُعد EviSearch نظاماً متعدد الوكلاء يعتمد على التدخل البشري، يقوم بأتمتة استخراج الأدلة السريرية المتوافقة مع الأنطولوجيا من ملفات PDF الخاصة بالتجارب مع ضمان توثيق المصدر لكل خلية، مما يحسن الدقة بشكل كبير مقارنة بالنماذج المرجعية القائمة على النصوص، مع تمكين التكامل الآمن والقابل للتدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة في سير عمل المراجعات المنهجية.
تُعد SAGE Celer 2.6 عائلة جديدة من النماذج اللغوية للأغراض العامة (5 مليارات، و10 مليارات، و27 مليار معلمة) التي تتميز بقدرات متعددة الوسائط أصيلة، ومسار استدلال عكسي لتقليل الهلوسة، وتحسين متخصص للغات جنوب آسيا مثل الهندية والنيبالية مع الحفاظ على أداء قوي في اللغة الإنجليزية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل CRVA-TGRAG، وهو إطار عمل ثنائي المراحل يجمع بين تقنيات الاسترجاع المتقدمة وتحسين التفضيلات بتوجيه من المعلم لحل صراعات المعرفة والهلوسة في النماذج اللغوية الكبيرة عند تحليل الثغرات الأمنية السيبرانية التي يتم تحديثها بشكل متكرر.
تُثبت هذه الورقة أن مُكيِّفًا خفيف الوزن لما بعد مرحلة المحولات (post-transformer adapter)، تم تدريبه على الحالات الخفية المجمدة، يمكنه تصحيح كبح احتمالات السجل الواقعي (factual log-probabilities) في المواضيع السياسية الحساسة في النماذج اللغوية المتوافقة دون إضعاف المعرفة، مع الكشف أيضًا عن خطأ صامت حرج في التدرج (silent gradient bug) في نظام Apple MLX كان قد أبطل سابقًا أبحاثًا مماثلة.
تُظهر هذه الورقة أنه بينما تمتلك نماذج اللغة الصينية الكلاسيكية معرفة داخلية تسمح لها بالتمييز بين الحقائق المعروفة وغير المعروفة، إلا أنها تفشل في التعبير عن هذا اليقين خارجياً في نصوصها المولدة، مما يشير إلى أن القدرات الميتامعرفية مثل قول "لا أعرف" لا تنبثق من نمذجة اللغة وحدها بل تتطلب إشارات تدريب صريحة.
تقدم الورقة البحثية HArnESS، وهي عائلة من نماذج الكلام ذاتية الإشراف، خفيفة الوزن ومركزة على اللغة العربية، تم تدريبها عبر التقطير الذاتي التكراري من معلم ثنائي اللغة، والتي تحقق أداءً قويًا في مهام الكلام العربية مثل التعرف التلقائي على الكلام، وتحديد اللهجات، والتعرف على العواطف، مع تقديم مكاسب كفاءة كبيرة للنشر في البيئات محدودة الموارد.