Impresionante LM y LLM personalizados
Una lista curada de modelo de lenguaje personalizado y modelo de lenguaje grande :
- Impresionante LM y LLM personalizados
- Enfoque de fusión de recuperación
- Personalidad
- Evaluación
- Conjunto de datos
- Punto de referencia
Enfoque de fusión de recuperación
| Título de papel | Afiliación | Publicado en | Enlace |
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| Resumen: codificador de prefijo de contexto con el contexto mejorado por recuperación para generación de respuesta al diálogo personalizado | Instituto de Ciencias de la Información | Acl'23 | |
| Generación de diálogo personalizado con atención personalizada | Universidad de Surrey | Aaai'23 | |
Personalidad
| Título de papel | Afiliación | Publicado en | Enlace |
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| P5: Solicitud de personalidad plug-and-play para la selección de respuesta personalizada | Naver; Kakao Brain | EMNLP'23 | |
| PK-ICR: Recuperación de contexto múltiple interactivo de conocimiento de la persona para el diálogo fundamental | Investigación de MSK | EMNLP'23 | |
Evaluación
| Título de papel | Afiliación | Publicado en | Enlace |
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| Evaluación automatizada de la generación de texto personalizada utilizando modelos de idiomas grandes | Google Research; Universidad de Michigan | arxiv'23 | |
Conjunto de datos
| Nombre del conjunto de datos | Título de papel | Afiliación | Publicado en | Enlace |
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| PANDORA | Pandora Talks: Personalidad y demografía en Reddit | Análisis de texto y laboratorio de ingeniería de conocimiento, Universidad de Zagreb | Naacl'21 | |
| Persona | PERSONALIZADO DE AGENTES DE DIAPELOGO: Tengo un perro, ¿también tienes mascotas? | Instituto de Montreal para Algoritmos de Aprendizaje, Mila; Investigación de IA de Facebook | arxiv'18 | |
| Enfocar | Llame para una conversación personalizada: personalidad personalizada y conocimiento de conversación de conversación | Departamento de Informática e Ingeniería, Universidad de Corea | Aaai'22 | |
Punto de referencia
| Título de papel | Afiliación | Publicado en | Enlace |
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| Lámpara: cuando los modelos de idiomas grandes cumplen con la personalización | Universidad de Massachusetts Amherst; Investigación de Google | arxiv'23 | |
