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Large Language Model based Situational Dialogues for Second Language Learning
要約 第二言語学習では、言語学習者が流暢に話せるようになるためにシナリオに基づい … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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On Large Language Models’ Hallucination with Regard to Known Facts
要約 大規模な言語モデルは、事実の質問にうまく答えることができますが、幻覚を起こ … 続きを読む
PURPLE: Making a Large Language Model a Better SQL Writer
要約 大規模言語モデル (LLM) 技術は、自然言語から SQL (NL2SQL … 続きを読む
Adverb Is the Key: Simple Text Data Augmentation with Adverb Deletion
要約 テキスト データ拡張の分野では、ルールベースの手法がコスト効率の高さから実 … 続きを読む
Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner
要約 大規模言語モデル (LLM) は最近、数学の問題を解決する際に顕著な推論能 … 続きを読む
FSMR: A Feature Swapping Multi-modal Reasoning Approach with Joint Textual and Visual Clues
要約 マルチモーダル推論は、テキスト情報と視覚情報の間のギャップを埋める上で重要 … 続きを読む
Utilizing Local Hierarchy with Adversarial Training for Hierarchical Text Classification
要約 階層テキスト分類 (HTC) は、その複雑な分類構造により、マルチラベル分 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality
要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなオープンエンド タスクで優れた … 続きを読む
Transformer-Lite: High-efficiency Deployment of Large Language Models on Mobile Phone GPUs
要約 Large Language Model (LLM) は、インテリジェント … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Can LLMs Learn from Previous Mistakes? Investigating LLMs’ Errors to Boost for Reasoning
要約 最近の研究では、黄金標準の思考連鎖 (CoT) 理論的根拠を微調整したり、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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