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用LLMS评估和减轻MT中的性别偏见
在机器翻译的域内，性别偏差被定义为MT系统产生翻译的趋势，这些翻译反映或永久化了基于文化和社会偏见的刻板印象，不平等或假设（Friedman和Nis-Senbaum，1996; Savoldi等，20221）。Given that the presence of such bias can lead to harmful con- sequences for certain groups — either in repre- sentational (i.e., misrepresentation or underrepre- sentation of social groups and their identities) or allocational harms (i.e., allocation or withholding of opportunities or resources to certain groups) — (Levesque, 2011; Crawford, 2017; Lal Zimman and Meyerhoff, 2017; Régner et Al。，2019年），这对于彻底调查和减轻其发生至关重要。尽管如此，解决性别偏见是一项多方面的任务。性别偏见是所有生成NLP模型中普遍存在的问题，而LLM也不例外
人工智能的演进及其在工业和商业中的应用可能性
人工智能作为一个独立的研究领域，目前正在经历蓬勃发展——机器学习和硬件的新方法不断涌现和改进，所取得的成果改变了社会生活。机器翻译、手写识别、语音识别正在改变我们的现实。使用这些技术制造无人驾驶汽车、语音助手和其他设备的工作正在积极进行中。本文探讨了人工智能发展的历史背景，评估了将其引入网络游戏的可能性，作为测试机器学习新方法的安全有效平台。推广此类项目可以提高开发公司的声誉，确保增加用户对其他产品的信心，并通过有效的营销策略在视频游戏迷中引起重大的公众共鸣，为开发者带来经济利润。关键词：人工智能、网络游戏、机器学习、神经网络、模式识别。
用于自动摘要的 AI 工具...
LLM，也称为转换器或自回归语言模型编码器/解码器网络，在过去十年中在自然语言处理领域取得了重大进展。最显著的发展包括神经机器翻译模型，它在各种文本类型和任务上都胜过人类翻译。此外，大型 LLM 在许多自然语言处理 (NLP) 应用中越来越常见。尽管它们的性能令人印象深刻，但即使在中等规模上训练这些模型仍然需要大量计算。这种限制可能部分归因于此类 LLM 所需的参数数量非常大——每个编码器和解码器需要比同等较小模型多数百或数千个神经元。此外，训练需要大量数据。为了解决这些限制，已经提出了几种策略来微调（即预处理）
人工智能：HP 中的潜在应用 - HIMCOSTE
应用过去 60 年来，人工智能的主要进步包括搜索算法、机器学习算法以及将统计分析融入对整个世界的理解。我们见证了许多人工智能应用：机器人、机器翻译、聊天机器人、语音识别器等等。人工智能技术被用于解决许多现实问题。某些机器人正在帮助寻找地雷，搜寻因自然灾害而被困在废墟中的人类。人工智能的用途更为微妙，例如检查购买历史和影响营销决策。人工智能在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，最新的趋势是人工智能芯片和随之而来的智能手机应用程序。人工智能算法已在数据中心和大型计算机上使用多年，但最近才出现在消费电子领域。文字处理或检查文本的语法和拼写是符号人工智能的经典应用，已经使用很长时间了。
关于增加人工智能辅助写作的建议
大型语言模型（LLM）如 GPT 系列中的模型有许多用途，例如在机器翻译和语音识别中，但它们对写作教育的主要影响与自然语言生成有关。语言模型是单词序列的概率分布；“大型”语言模型已在大量文本语料库上进行训练。这使模型能够以连贯、高度合理的方式完成多种类型的句子，有时在语义上是正确的。例如，LLM 可以确定单词序列“第一次世界大战的导火索”最可能的完成方式是“弗朗茨·斐迪南大公遇刺”，并可以从那里继续。虽然这些模型在许多方面都令人印象深刻，但它们也有几个局限性。我们目前不打算对 LLM 进行详细的批评，但建议教师阅读有关 AI 和 LLM 的功能和局限性的文章。
97 38.人工智能和处理...
然而ChatGPT的出现促进了自然语言处理的发展。例如，其最新版本 GPT-4 与所有以前的 NLP 模型相比，可以生成更加自然、可读性更强的文本。此外，这个聊天机器人还经过训练可以自动完成文本。它被 ChatGPT 用于通讯程序和搜索引擎，使人与人之间的交流和在线搜索必要信息更快、更高效。该模型具有的高级预测技能使搜索引擎能够通过提供更准确的搜索建议来改善用户体验。还值得一提的是，在ChatGPT之前，AI翻译相当不准确。GPT-4 为用户提供更高质量的机器翻译，这在很大程度上要归功于 NLP。ChatGPT 不仅可以准确地将文本从一种语言翻译成另一种语言，而且还考虑到翻译文本的语气和语音的各种细微差别 [3]。
在线课程中提高第二语言学术写作能力的独立学习者策略
摘要。本文探讨了 40 名一年级必修学术英语 (EAP) 课程的学生在一个突然在线进行的学期中如何完成书面任务。本文描述的日本大学在第一次 COVID-19 大流行封锁期间通过学习管理系统 (LMS) 提供点播课程。学生准备了三分钟的反思视频作为课程作业的一部分，描述了他们提高第二语言 (L2) 学术写作水平的策略以及他们对这些策略如何影响学习的看法。这些视频被转录、编码和分析。58% 的参与者使用机器翻译 (MT) 在提交前校对作业，其中 45% 的人报告说作业成绩提高了，对他们的 L2 写作技能的信心更高了。结果表明，应鼓励学习者在 L2 学术写作过程的这一步中使用 MT。
为时已晚，无法使用太早使用？低资源孟加拉语LLMS
我们比较了开放量和封闭式LLM的性能，例如Llama-3和GPT-4与跨孟加拉语下流任务的微调编码器模型，包括翻译，摘要，汇总，释义，问答，提示和自然语言的推流。我们的发现表明，尽管LLM通常在执行任务方面表现出色，但它们在重新制定孟加拉语脚本生成的任务中的表现却是不明智的。关键挑战包括现有LLM对孟加拉脚本的效率低下，从而导致计算成本增加和潜在的性能退化。加法 - 我们重点介绍了通常用于孟加拉NLP任务的机器翻译数据集中的偏差。我们得出的结论是，孟加拉国面向的LLM非常需要，但是该领域通常缺乏为降低一个高效模型所需的高质量预科和指导调整数据集。*
人工智能通讯
1. 利用人工智能聊天机器人实现日常任务和客户服务的自动化：人工智能聊天机器人越来越多地被用于自动化日常任务，例如客户服务查询，从而使人类工作者能够专注于更复杂和更有价值的任务。这些聊天机器人正在接受训练，以便快速准确地响应客户查询，旨在提高客户满意度。 2. 提高搜索引擎结果的准确性和速度：Transformer 模型和 LLM 被用于提高搜索引擎结果的准确性和速度。通过更好地理解自然语言，这些模型可以实时向用户提供更相关的结果。 3. 提高机器翻译的准确性和速度：借助 LLM，机器翻译变得更准确、更快速。这有助于打破语言障碍，使人们更容易在全球范围内交流和开展业务。 4. 更高效、更准确的自然语言处理：LLM 和 Transformer 模型被用于提高自然语言处理的效率和准确性。这使得语音激活助手、改进的情绪分析和更准确的文本分类等新应用成为可能。 5. 改进广泛应用的预测分析：借助扩散模型，预测分析在股票市场预测、客户行为预测和欺诈检测等广泛应用中变得更加准确和有用。6. 改进图像和视频识别和分析：LLM 和变压器模型正用于改进图像和视频识别和分析。这使新的应用成为可能，例如改进监控、增强医学成像和更准确的内容推荐。7. 更复杂和准确的数据分析：借助 LLM，数据分析变得更加复杂和准确。这可以帮助组织根据从其数据中获得的见解做出更好的决策。8. 通过加密和身份验证提高数据隐私和安全性：借助 LLM 和其他技术，数据隐私和安全性正在通过加密和身份验证得到改善。这有助于确保敏感信息的安全和机密性。
人工智能在英语外语教学中的探索
摘要：本研究旨在根据所发现的实验研究结果，分析目前在大学层面用于外语教学和英语作为应用语言学习的技术。该方法汇编了 PRISMA 系统评价和荟萃分析标准。实验研究的结果表明，缺乏创新技术，例如聊天机器人或虚拟现实 (VR) 设备，这些技术通常用于外语 (FL) 教育。此外，移动应用程序主要关注外语词汇的习得。研究结果表明，外语教师可能了解最新的技术设备，例如神经机器翻译，但他们并没有在教学过程中准确地将它们结合起来。因此，本研究表明，教师应该接受教育，并知道如何在外语课程和传统教学中使用它们，以确定哪些技能或语言结构可以通过使用它们而产生。此外，建议必须进行进一步的实验研究，以阐明证据以及它在将外语作为适用语言进行教学方面有多大用处。