月別アーカイブ: 2024年2月

Uncertainty quantification in fine-tuned LLMs using LoRA ensembles

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルを微調整すると、タスク固有のパフォーマンスを向上させるこ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Uncertainty quantification in fine-tuned LLMs using LoRA ensembles はコメントを受け付けていません

On the Byzantine-Resilience of Distillation-Based Federated Learning

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 知識蒸留 (KD) を使用したフェデレーテッド ラーニング (FL) アル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | On the Byzantine-Resilience of Distillation-Based Federated Learning はコメントを受け付けていません

Can AI-Generated Text be Reliably Detected?

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 LLM を規制なく使用すると、盗作、フェイク ニュースの生成、スパム送信な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Can AI-Generated Text be Reliably Detected? はコメントを受け付けていません

SalUn: Empowering Machine Unlearning via Gradient-based Weight Saliency in Both Image Classification and Generation

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 データ規制の進化に伴い、機械非学習 (MU) は、今日の AI モデルの信 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | SalUn: Empowering Machine Unlearning via Gradient-based Weight Saliency in Both Image Classification and Generation はコメントを受け付けていません

WorldCoder, a Model-Based LLM Agent: Building World Models by Writing Code and Interacting with the Environment

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 環境との相互作用に基づいて世界の知識を表す Python プログラムを構築 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | WorldCoder, a Model-Based LLM Agent: Building World Models by Writing Code and Interacting with the Environment はコメントを受け付けていません

Key ingredients for effective zero-shot cross-lingual knowledge transfer in generative tasks

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 ゼロショットのクロスリンガル生成は、ある言語での生成タスクで多言語の事前ト … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Key ingredients for effective zero-shot cross-lingual knowledge transfer in generative tasks はコメントを受け付けていません

Adaptive Skeleton Graph Decoding

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、膨大な数のモデル パラメーター (例: … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Adaptive Skeleton Graph Decoding はコメントを受け付けていません

Refining Minimax Regret for Unsupervised Environment Design

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 教師なし環境設計では、強化学習エージェントは、敵対者によって生成された、何 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Refining Minimax Regret for Unsupervised Environment Design はコメントを受け付けていません

Is Open-Source There Yet? A Comparative Study on Commercial and Open-Source LLMs in Their Ability to Label Chest X-Ray Reports

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 はじめに: 大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩に伴い、商用モデルだ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Is Open-Source There Yet? A Comparative Study on Commercial and Open-Source LLMs in Their Ability to Label Chest X-Ray Reports はコメントを受け付けていません

ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) が急速に進化するにつれて、科学におけるその影 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.CL, cs.HC, cs.LG | ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language はコメントを受け付けていません