自然语言解释(NLE)是阐明大语模型(LLM)决策背后推理的案例。已经开发了许多技术来使用LLM生成NLS。但是,像人类一样,LLM可能并不总是在第一次尝试时产生最佳的NLE。受到人类学习过程的启发,我们引入了C Ross -R Efine 1,该1分别通过部署两个LLM作为生成器和评论家来采用角色建模。代理人输出了第一个NLE,然后使用评论家提供的反馈和建议来完善这种易于解释。c ross -r efine不需要任何有监督的培训数据或附加培训。我们通过自动和人类评估使用三个最新的开源LLM验证了三个NLP任务中的C ROSS -R efine。我们选择S ELF -R Efine(Madaan等人,2023)作为基线,它仅利用自我反馈来完善解释。我们从自动评估中的发现和用户研究表明,C ROSS -R efine的表现优于S ELF -R efine。同时,C ross -r efine可以使用较少的功能LLM有效地执行,而S Elf -R efine仅通过ChatGpt产生强劲的结果。此外,我们进行了一项消融研究,以评估反馈和建议的重要性。他们俩在完善解释中起着重要作用。我们在英语和德语的双语数据集上进一步评估了c ross -r efine。
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1. 双向通信(雅加达) 2. 智能社区(西爪哇省卡拉旺) 3. 智能微电网(NTT 松巴岛) 4. 双向通信(巴厘岛登巴萨) 5. 双向通信(万丹省坦格朗) 6. 双向通信(巴厘岛蓝梦岛) 7. 先进计量基础设施(巴淡岛) 8. 先进计量基础设施(雅加达金卡伦) 9. 智能微电网自动调度系统(NTT 松巴岛)
成长事业推进部 下一代课程负责人 〒920-8203 金泽市仓月 2-1(石川县工业技术研究中心企划指导部内) 电子邮箱:semise@irii.jp 电话:(076)267-8081 传真:(076)267-8090
抗N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)受体脑炎是一种特征良好的免疫介导的脑炎。越来越多地被认为是儿童脑炎的常见原因之一,但经常被误诊,尤其是在资源受限的环境中。有关最佳治疗策略的持续辩论。在本案报告中,尽管缺乏对甲基促甲硅烷的反应,但我们希望通过其对NMDA受体的直接影响来强调这种临床神经精神疾病对加巴喷丁的戏剧性反应。这种疾病应该是无法解释的行为/精神病症状和运动障碍的进行性脑病的患者的鉴别诊断。应在对照临床试验中进一步研究与加巴喷丁见证的改进。
财政、经济规划和信息技术部下属的经济规划司现邀请符合条件的个人顾问(“顾问”)表明其对提供服务的兴趣。感兴趣的顾问应提供信息,证明其具有提供该服务所需的资格和相关经验。入围标准如下:
本文件由国家可再生能源实验室在加勒比可再生能源和能源效率中心的支持下编写。本文件中包含的信息仅供一般参考。虽然我们已尽合理努力提供准确的数据,但本文件是使用来自多个来源(包括公共来源)的数据编写的。
“环境属性”是指归因于项目发电及其对传统能源发电的取代而产生的任何和所有信用、收益、减排、抵消和补贴,无论其名称如何。环境属性包括但不限于:(1) 避免向空气、土壤或水中排放污染物,如硫氧化物 (SOx)、氮氧化物 (NOx)、一氧化碳 (CO) 和其他污染物;(2) 避免排放二氧化碳 (CO2)、甲烷 (CH4) 和其他温室气体 (GHG),这些气体已被联合国气候变化政府间小组确定为通过在大气中滞留热量而造成改变地球气候的实际或潜在威胁。
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