LLM Development

Célunk nyelvi modellek tesztelése és finomhangolása klasszifikációs feladatokon saját kutatási feladataink (így pl. a V-SHIFT Lendület projekt és a BABELGLOB NKFIH Excellence projekt kapcsán. Bővebb információ a projektekről: https://poltextlab.com

Publikációk

1 - 5 | 5
2024

Leveraging Open Large Language Models for Multilingual Policy Topic Classification: The Babel Machine Approach

Sebők, Miklós; Máté, Ákos; Ring, Orsolya; Kovács, Viktor; Lehoczki, Richárd
Babel Machine Development
LLM Development
Tovább
Tovább
2024

Staying on the democratic script? A deep learning analysis of the speechmaking of U.S. presidents

Cavari, Amnon; Mate, Akos; Sebők, Miklós
LLM Development
Tovább
Tovább
2024

The geopolitics of vaccine media representation in Orbán’s Hungary - an AI-supported sentiment analysis

Sebők, Miklós; Ring, Orsolya; Kis, György Márk; Bánóczy, Martin Balázs; Dinnyés, Ágnes
LLM Development
Tovább
Tovább
2023

Machine Translation as an Underrated Ingredient? Solving Classification Tasks with Large Language Models for Comparative Research

Máté, Ákos; Sebők, Miklós; Wordliczek, Łukasz; Stolicki, Dariusz; Feldmann, Ádám
LLM Development
Tovább
Tovább
2022

The (real) need for a human touch: Testing a human-machine hybrid topic classification workflow on a New York Times corpus

Sebők, Miklós; Kacsuk, Zoltán; Máté, Ákos
LLM Development
Tovább
Tovább