Tech Meridian
← К СУЩНОСТЯМ
КОМПАНИЯ · ENTITY #4764
Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.
Авторы выделяют языково-селективные скрытые измерения в предобученных энкодерах речи и агрегируют их покадровые активации для прямого обнаружения код-свичинга по аудио. При небольшом наборе для настройки энкодер Whisper-small показал среднее F1 = 0,798 по 14 парам языков на CS-FLEURS, опередив CNN (0,776) и линейный базовый HuBERT (0,751).
В статье исследуют, как дообучение разговорных больших языковых моделей на поднаборах данных предпочтений, выражающих конкретные ценности (например, полезность, честность), влияет на поведение моделей за пределами целевых черт. Измеряя проявление других ценностей, безопасность модели, антропоморфный язык и качество ответов, авторы показывают, что (i) индукция ценности вызывает выражение связанных или даже противоположных ценностей, (ii) индукция «позитивных» ценностей обычно повышает безопасность, и (iii) любая индукция ценностей увеличивает использование антропоморфного, подтверждающего и льстивого языка.
Allow Google Analytics to measure visits? It stays off until you choose. You can change your choice at any time.