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यह शोध पत्र एक मूल्य-जागरूक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करता है जो मानक टोकन इनपुट को एक मूल्य-सशर्त प्रीफ़िक्स टोकन के साथ संवर्धित करता है ताकि संख्यात्मक परिमाण को स्पष्ट रूप से एनकोड किया जा सके, जिससे अंकगणितीय और संख्यात्मक तर्क कार्यों में ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडलों की सुदृढ़ता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक बेंचमार्क अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि हालांकि डेटा फ़िल्टरिंग रणनीतियाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के प्रीट्रेनिंग डेटासेट में हानिकारक सामग्री को प्रभावी ढंग से कम करती हैं, वे अनजाने में कमजोर समूहों के अल्प-प्रतिनिधित्व को बढ़ा देती हैं, जिससे भेदभाव और अधिक बढ़ जाता है।
यह शोध पत्र एआई मूल्यांकन में नकल-आधारित ट्यूरिंग टेस्ट से एक नए ढांचे की ओर एक प्रतिमान परिवर्तन (पैराडाइम शिफ्ट) का प्रस्ताव करता है जो कुशल भाषा अधिग्रहण और समझ पर केंद्रित है, यह तर्क देते हुए कि एक मूर्त (एम्बोडीड), संवादात्मक वातावरण में न्यूनतम डेटा से भाषा सीखने की मशीन की क्षमता का आकलन करना वास्तविक बुद्धिमत्ता का एक अधिक सुदृढ़ और टिकाऊ माप प्रदान करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक कस्टम CVD कीवर्ड डिक्शनरी, VADER सेंटीमेंट एनालिसिस और मशीन लर्निंग मॉडल (विशेष रूप से SVM और CNN-LSTM) का उपयोग करके ट्विटर डेटा का विश्लेषण करना, पारंपरिक जनसांख्यिकीय-आधारित दृष्टिकोणों (CDC डेटा से) की तुलना में राज्य स्तर पर हृदय रोग (कार्डियोवैस्कुलर डिजीज) के जोखिम की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है।