( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Ippolito, Daphne"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models.

, , , , , , , , , und . CoRR, (2023)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Antonella Ippolito

Daphne Demmler

Daphne Chisholm

Daphne Schmundt

Daphne Beig

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

A Pretrainer's Guide to Training Data: Measuring the Effects of Data Age, Domain Coverage, Quality, & Toxicity., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). CoRR, (2023)Report of the 1st Workshop on Generative AI and Law., , , , , , , , , und 25 andere Autor(en). CoRR, (2023)Automatic Detection of Generated Text is Easiest when Humans are Fooled., , , und . ACL, Seite 1808-1822. Association for Computational Linguistics, (2020)Quantifying Memorization Across Neural Language Models., , , , , und . ICLR, OpenReview.net, (2023)Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models., , , , , , , , , und 440 andere Autor(en). Trans. Mach. Learn. Res., (2023)RoFT: A Tool for Evaluating Human Detection of Machine-Generated Text., , , und . EMNLP (Demos), Seite 189-196. Association for Computational Linguistics, (2020)Comparison of Diverse Decoding Methods from Conditional Language Models., , , , und . ACL (1), Seite 3752-3762. Association for Computational Linguistics, (2019)Reverse-Engineering Decoding Strategies Given Blackbox Access to a Language Generation System., , , , und . INLG, Seite 396-406. Association for Computational Linguistics, (2023)Preventing Generation of Verbatim Memorization in Language Models Gives a False Sense of Privacy., , , , , , , und . INLG, Seite 28-53. Association for Computational Linguistics, (2023)Deduplicating Training Data Makes Language Models Better., , , , , , und . ACL (1), Seite 8424-8445. Association for Computational Linguistics, (2022)