月別アーカイブ: 2024年1月

Don’t Rank, Combine! Combining Machine Translation Hypotheses Using Quality Estimation

要約 ニューラル機械翻訳システムは、ソース文が与えられた場合にターゲット文の確率 … 続きを読む

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Multi-Candidate Speculative Decoding

要約 大規模な言語モデルは、さまざまな NLP タスクにわたって優れた機能を示し … 続きを読む

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Few-Shot Detection of Machine-Generated Text using Style Representations

要約 人間の文章を説得力を持って模倣する、命令に調整された言語モデルの出現は、悪 … 続きを読む

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Stylometry Analysis of Multi-authored Documents for Authorship and Author Style Change Detection

要約 近年、人工知能ベースのテキスト生成ツールの使用が増加しているため、文書の出 … 続きを読む

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Navigating the Metrics Maze: Reconciling Score Magnitudes and Accuracies

要約 10 年前、BLEU という単一の指標が機械翻訳研究の進歩を支配していまし … 続きを読む

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APAR: LLMs Can Do Auto-Parallel Auto-Regressive Decoding

要約 大規模言語モデル (LLM) を大規模に導入するには、効率的な導入戦略が必 … 続きを読む

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Mind Your Format: Towards Consistent Evaluation of In-Context Learning Improvements

要約 大規模な言語モデルは、いくつかの例から新しいタスクを解決する方法を学習する … 続きを読む

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Machine Translation Models are Zero-Shot Detectors of Translation Direction

要約 並列テキストの翻訳方向の検出には、機械翻訳のトレーニングと評価に応用できる … 続きを読む

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A Brain-inspired Computational Model for Human-like Concept Learning

要約 概念学習は人間の認知の基本的な側面であり、分類、推論、記憶、意思決定などの … 続きを読む

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Kun: Answer Polishment for Chinese Self-Alignment with Instruction Back-Translation

要約 この論文では、手動のアノテーションに依存せずに大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む

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