-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
月別アーカイブ: 2023年7月
Performance Comparison of Large Language Models on VNHSGE English Dataset: OpenAI ChatGPT, Microsoft Bing Chat, and Google Bard
要約 このペーパーでは、VNHSGE 英語データセットにおける 3 つの大規模言 … 続きを読む
Sumformer: Universal Approximation for Efficient Transformers
要約 自然言語処理 (NLP) は、Transformers の導入により目覚ま … 続きを読む
Utilizing ChatGPT Generated Data to Retrieve Depression Symptoms from Social Media
要約 この研究では、うつ病の症状の検索に関する eRisk Lab タスクにおけ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Utilizing ChatGPT Generated Data to Retrieve Depression Symptoms from Social Media はコメントを受け付けていません
MuLMS-AZ: An Argumentative Zoning Dataset for the Materials Science Domain
要約 科学出版物は慣例化された修辞構造に従っています。 学術文書の処理を改善する … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
MuLMS-AZ: An Argumentative Zoning Dataset for the Materials Science Domain はコメントを受け付けていません
To be or not to be: a translation reception study of a literary text translated into Dutch and Catalan using machine translation
要約 この記事では、カート・ヴォネガットによる架空の物語を英語からカタルーニャ語 … 続きを読む
Won’t Get Fooled Again: Answering Questions with False Premises
要約 事前トレーニングされた言語モデル (PLM) は、さまざまな分野、特に質問 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Won’t Get Fooled Again: Answering Questions with False Premises はコメントを受け付けていません
Exploring Continual Learning for Code Generation Models
要約 Codex や CodeT5 などの大規模なコード生成モデルは、優れたパフ … 続きを読む
Mixture-of-Experts Meets Instruction Tuning:A Winning Combination for Large Language Models
要約 Sparse Mixture-of-Experts (MoE) は、推論コ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Mixture-of-Experts Meets Instruction Tuning:A Winning Combination for Large Language Models はコメントを受け付けていません
LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens
要約 大規模な言語モデルの時代では、シーケンスの長さをスケーリングすることが重要 … 続きを読む
Generative Adversarial Networks for Dental Patient Identity Protection in Orthodontic Educational Imaging
要約 目的: この研究では、歯科患者の画像を効果的に匿名化するための、領域を保存 … 続きを読む