MODEL CAPABILITY EXTRACTION

The indirect querying of models to determine capabilities possessed by the model. Such indirect queries take the form of model input that potentially includes a natural language input user data. Such model input is structured such that the output of the model is either not natural language at all, o...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: SARKAR, Advait, SLININGER, Brian Paul, LE, Vu Minh, GORDON, Andrew Donald, POELITZ, Christian Leopold Bejamin, BARKE, Shraddha Govind, NEGREANU, Carina Suzana, TORONTO, Neil Blunt, NOURI, Elnaz, ZORN, Benjamin Goth, RAGAVAN, Sruti Srinivasa
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator SARKAR, Advait
SLININGER, Brian Paul
LE, Vu Minh
GORDON, Andrew Donald
POELITZ, Christian Leopold Bejamin
BARKE, Shraddha Govind
NEGREANU, Carina Suzana
TORONTO, Neil Blunt
NOURI, Elnaz
ZORN, Benjamin Goth
RAGAVAN, Sruti Srinivasa
description The indirect querying of models to determine capabilities possessed by the model. Such indirect queries take the form of model input that potentially includes a natural language input user data. Such model input is structured such that the output of the model is either not natural language at all, or else is natural language that is not semantically responsive to the natural language input. Nevertheless, the output is evaluated to estimate or determine the capability possessed by the model. Thus, models may be more fully utilized to their better potential. La présente invention concerne l'interrogation indirecte de modèles de façon à déterminer des capacités que possède le modèle. De telles interrogations indirectes se présentent sous la forme d'une entrée de modèle qui contient potentiellement des données d'utilisateur entrées en langage naturel. Une telle entrée de modèle est structurée de telle sorte que la sortie du modèle n'est pas du tout en langage naturel, ou est en un langage naturel qui n'est pas sémantiquement sensible à l'entrée en langage naturel. Cependant, la sortie est évaluée de façon à estimer ou déterminer la capacité que possède le modèle. Ainsi des modèles peuvent-ils être plus complètement utilisés à leur meilleur potentiel.
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Such indirect queries take the form of model input that potentially includes a natural language input user data. Such model input is structured such that the output of the model is either not natural language at all, or else is natural language that is not semantically responsive to the natural language input. Nevertheless, the output is evaluated to estimate or determine the capability possessed by the model. Thus, models may be more fully utilized to their better potential. La présente invention concerne l'interrogation indirecte de modèles de façon à déterminer des capacités que possède le modèle. De telles interrogations indirectes se présentent sous la forme d'une entrée de modèle qui contient potentiellement des données d'utilisateur entrées en langage naturel. Une telle entrée de modèle est structurée de telle sorte que la sortie du modèle n'est pas du tout en langage naturel, ou est en un langage naturel qui n'est pas sémantiquement sensible à l'entrée en langage naturel. 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