Estimar vectores de probabilidad de emociones utilizando LLM: reconocimientos y referencias

Tabla de enlaces

• Resumen e introducción
• Interrogar al LLM con un mensaje de cola que provoca emociones
• Análisis PCA de las reseñas de Emotion of Amazon
• Trabajo futuro
• Conclusiones
• Agradecimientos y Referencias

6. Agradecimientos

Los autores reconocen la extraordinaria generosidad de Meta al liberar pesos de modelo de manera razonable para su serie LlaMa2 de modelos de lenguaje grande previamente entrenados.

7. Referencias

[1] IA abierta. Informe técnico de Chatgpt-4. 2023. URL https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf.

[2] Meta GenAI, Thomas Scialom y Hugo Touvron. Llama 2: base abierta y modelos de chat optimizados. 2023. URL https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf.

[3] Rosalind W. Picard. Computación afectiva. Prensa del MIT, 1997.

[4] J Estrabismo. La religión jedi: ¿Es el amor la fuerza? Amazon Kindle, 2013.

[5] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser e Illia Polosukhin. Atención es todo lo que necesitas. CoRR, abs/1706.03762, 2017. URL http://arxiv.org/abs/1706.03762.

[6] Wenxuan Zhang, Yue Deng, Bing Liu, Sinno Jialin Pan y Lidong Bing. Análisis de sentimientos en la era de los grandes modelos lingüísticos: una revisión de la realidad, 2023.