月別アーカイブ: 2024年1月

Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products

要約 E(3) グループの等変ニューラル ネットワークの開発は、現実世界のアプリ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, math.GR, physics.chem-ph, q-bio.BM | Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products はコメントを受け付けていません

On the Audio Hallucinations in Large Audio-Video Language Models

要約 大規模なオーディオビデオ言語モデルは、ビデオとオーディオの両方の説明を生成 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.MM, cs.SD, eess.AS | On the Audio Hallucinations in Large Audio-Video Language Models はコメントを受け付けていません

Controllable Decontextualization of Yes/No Question and Answers into Factual Statements

要約 はい/いいえまたは極性の質問は、主要な言語質問カテゴリの 1 つを表します … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Controllable Decontextualization of Yes/No Question and Answers into Factual Statements はコメントを受け付けていません

Leveraging Biases in Large Language Models: ‘bias-kNN” for Effective Few-Shot Learning

要約 大規模言語モデル (LLM) は、ゼロショット学習や少数ショット学習など、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Leveraging Biases in Large Language Models: ‘bias-kNN” for Effective Few-Shot Learning はコメントを受け付けていません

Instant Answering in E-Commerce Buyer-Seller Messaging

要約 電子商取引の顧客は、購入を決定するために詳細な製品情報を頻繁に求めており、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Instant Answering in E-Commerce Buyer-Seller Messaging はコメントを受け付けていません

Panoptic Vision-Language Feature Fields

要約 最近、3D オープンボキャブラリーのセマンティックセグメンテーションのため … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV | Panoptic Vision-Language Feature Fields はコメントを受け付けていません

All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks

要約 ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は、安全装置が回避さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY | All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks はコメントを受け付けていません

MolCA: Molecular Graph-Language Modeling with Cross-Modal Projector and Uni-Modal Adapter

要約 言語モデル (LM) は、さまざまな 1D テキスト関連タスクにおいて優れ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.MM | MolCA: Molecular Graph-Language Modeling with Cross-Modal Projector and Uni-Modal Adapter はコメントを受け付けていません

Simple and effective data augmentation for compositional generalization

要約 構成的一般化、つまり単純な文のトレーニングから複雑な意味を予測する機能は、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Simple and effective data augmentation for compositional generalization はコメントを受け付けていません

Contrastive Preference Optimization: Pushing the Boundaries of LLM Performance in Machine Translation

要約 中程度のサイズの大規模言語モデル (LLM)、つまり 7B または 13B … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Contrastive Preference Optimization: Pushing the Boundaries of LLM Performance in Machine Translation はコメントを受け付けていません