Hungarian

Nyelvi modellekkel történő finomhangolás nélküli álhírfelismerés az AutoPrompt segítségével

Sprok, Dániel (2024) Nyelvi modellekkel történő finomhangolás nélküli álhírfelismerés az AutoPrompt segítségével. BA/Bsc, Szegedi Tudományegyetem.

[thumbnail of 2024_sprok_daniel.pdf] Text
2024_sprok_daniel.pdf - Thesis
Hozzáférés joga: SZTE designated computers only
Download (759kB)

English title

Using AutoPrompt for a Fine-Tuning Free Recognition of Fake News with Pre-Trained Language Models

Institution

Szegedi Tudományegyetem

Faculty

Faculty of Science and Informatics

Department

Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszék

Discipline

Natural Sciences

Institute

Informatikai Intézet

Specialization

programtervező informatikus

Supervisor(s)

Supervisor
Supervisor scientific name label
Email
EHA
Berend, Gábor Iván
egyetemi docens
UNSPECIFIED
UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (BA/Bsc)
Subjects: 01. Natural sciences
01. Natural sciences > 01.02. Computer and information sciences
Depositing User: TTIK szerkesztő
Date Deposited: 2025. Jul. 17. 14:20
Last Modified: 2025. Jul. 17. 14:20
URI: https://diploma.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/148088

Actions (login required)

View Item View Item
SZTE Repository of Degree Theses is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.