月別アーカイブ: 2024年4月

Exploring the Impact of Table-to-Text Methods on Augmenting LLM-based Question Answering with Domain Hybrid Data

要約 質問応答 (QA) のための大規模言語モデル (LLM) をドメイン固有の … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Exploring the Impact of Table-to-Text Methods on Augmenting LLM-based Question Answering with Domain Hybrid Data はコメントを受け付けていません

SmurfCat at SemEval-2024 Task 6: Leveraging Synthetic Data for Hallucination Detection

要約 この論文では、SemEval-2024幻覚検出タスク用に開発された新しいシ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | SmurfCat at SemEval-2024 Task 6: Leveraging Synthetic Data for Hallucination Detection はコメントを受け付けていません

Cendol: Open Instruction-tuned Generative Large Language Models for Indonesian Languages

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなドメインや言語で人間に似た驚く … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Cendol: Open Instruction-tuned Generative Large Language Models for Indonesian Languages はコメントを受け付けていません

(Not) Understanding Latin Poetic Style with Deep Learning

要約 この記事は、音響的および韻律的特徴を含むようにエンコードされた古典ラテン語 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | (Not) Understanding Latin Poetic Style with Deep Learning はコメントを受け付けていません

Subspace Representations for Soft Set Operations and Sentence Similarities

要約 自然言語処理 (NLP) の分野では、個々の単語の意味論的な意味を捉えるた … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Subspace Representations for Soft Set Operations and Sentence Similarities はコメントを受け付けていません

Characterizing Multimodal Long-form Summarization: A Case Study on Financial Reports

要約 大規模言語モデル (LLM) は長い入力を処理できるように自然言語処理の能 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Characterizing Multimodal Long-form Summarization: A Case Study on Financial Reports はコメントを受け付けていません

Clue-Instruct: Text-Based Clue Generation for Educational Crossword Puzzles

要約 クロスワード パズルは、生徒を学習に参加させるためのツールとしてよく使用さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Clue-Instruct: Text-Based Clue Generation for Educational Crossword Puzzles はコメントを受け付けていません

SemEval-2024 Task 8: Weighted Layer Averaging RoBERTa for Black-Box Machine-Generated Text Detection

要約 この文書には、SemEval 2024 のタスク 8: マルチジェネレータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | SemEval-2024 Task 8: Weighted Layer Averaging RoBERTa for Black-Box Machine-Generated Text Detection はコメントを受け付けていません

When Do Prompting and Prefix-Tuning Work? A Theory of Capabilities and Limitations

要約 プロンプト、コンテキスト内学習、ソフト プロンプト (プロンプト チューニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | When Do Prompting and Prefix-Tuning Work? A Theory of Capabilities and Limitations はコメントを受け付けていません

Elephants Never Forget: Memorization and Learning of Tabular Data in Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) をさまざまなタスクにどのように適用できるかは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Elephants Never Forget: Memorization and Learning of Tabular Data in Large Language Models はコメントを受け付けていません