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  1. Eine Vorstudie zur Eignung von Llama 3-8B für eine Sentimentanalyse
    Erschienen: 2025
    Verlag:  Genf : Zenodo ; Mannheim : Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS)

    Dieser Beitrag präsentiert eine Vorstudie, in der geprüft wird, ob sich die Open Source Generative Künstliche Intelligenz Llama-3-8B Q4_0 instruction-tuned dazu eignet, eine Sentimentanalyse durchzuführen. Für die Untersuchung wird ein kleiner... mehr

     

    Dieser Beitrag präsentiert eine Vorstudie, in der geprüft wird, ob sich die Open Source Generative Künstliche Intelligenz Llama-3-8B Q4_0 instruction-tuned dazu eignet, eine Sentimentanalyse durchzuführen. Für die Untersuchung wird ein kleiner Datensatz aus Anfragen zu geschlechtergerechten Schreibung genutzt. Die Qualität der automatischen Annotationen wird gemessen, indem das Inter-Annotator-Agreement zwischen Llama 3 und drei menschlichen Annotierenden berechnet wird. Eine qualitative Analyse der Begründungen von Llama 3 für vergebene Sentimentwerte, die von denen der manuellen Annotationen abweichen, zeigt, dass die Generative Künstliche Intelligenz dazu genutzt werden kann, Annotationsrichtlinien aufzustellen oder zu verfeinern. Allerdings kann die Vorstudie nicht zeigen, dass sich Llama 3 für eine Sentimentanalyse eignet.

     

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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Konferenzveröffentlichung
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Sprache (400)
    Schlagworte: Generative KI; Open Source; Geschlechterforschung; Annotation; Computerlinguistik
    Lizenz:

    creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess

  2. Journal for Language Technology and Computational Linguistics. Special issue on LLM fails – failed experiments with generative AI and what we can learn from them
    Erschienen: 2025
    Verlag:  Gesellschaft für Sprachtechnologie und Computerlinguistik ; Mannheim : Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS)

    This JLCL special issue focuses on linguistic and NLP experiments with generativeAI that did not yield the desired results. All papers explore the extent in which their failed experiment can contribute to knowledge gain regarding the work with... mehr

     

    This JLCL special issue focuses on linguistic and NLP experiments with generativeAI that did not yield the desired results. All papers explore the extent in which their failed experiment can contribute to knowledge gain regarding the work with generative AI.

     

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      BibTeX-Format
    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Aufsatz aus einer Zeitschrift
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Sprache (400)
    Schlagworte: Großes Sprachmodell; Generative KI; Methodologie; Automatische Sprachanalyse; Computerlinguistik
    Lizenz:

    creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess

  3. Editorial
    Erschienen: 2025
    Verlag:  Gesellschaft für Sprachtechnologie und Computerlinguistik ; Mannheim : Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS)

    Failed experiments typically have no place in scientific discourse; they are discarded and not published. We believe that this practice results in a loss of potential knowledge gain. A systematic reflection on the causes of failures allows for the... mehr

     

    Failed experiments typically have no place in scientific discourse; they are discarded and not published. We believe that this practice results in a loss of potential knowledge gain. A systematic reflection on the causes of failures allows for the critical examination and/or improvement of methods used. Furthermore, when previously failed experiments are repeated and subsequently succeed, progress can be explicitly determined. From the perspective of methodological reflection, the discussion and documentation of failures thus provide added value for the scientific community. This is particularly true in a field like research on and with generative artificial intelligence (AI), which lacks a long-standing tradition and in which best practices are still in the process of being established. This JLCL special issue focuses on linguistic and NLP experiments with generative AI that did not yield the desired results. All papers explore the extent in which their failed experiment can contribute to knowledge gain regarding the work with generative AI.

     

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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Aufsatz aus einer Zeitschrift
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Sprache (400)
    Schlagworte: Großes Sprachmodell; Generative KI; Methodologie; Automatische Sprachanalyse; Computerlinguistik
    Lizenz:

    creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess