Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2023 conference-paper

RL4F: Generating Natural Language Feedback with Reinforcement Learning for Repairing Model Outputs

28Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Afra Feyza Akyurek, Ekin Akyurek, Ashwin Kalyan, Peter Clark, Derry Tanti Wijaya, Niket Tandon. Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). 2023.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
RL4F: Generating Natural Language Feedback with Reinforcement Learning for Repairing Model Outputs
Date Crossref
01/01/2023
Éditeur
Association for Computational Linguistics
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Allen Institute for Artificial Intelligence pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Boston University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • MIT CSAIL pays non établi dans la notice
    Institution
  • Monash University Indonesia pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Allen Institute for Artificial Intelligence et Boston University, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Natural Language Processing Techniques

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.