月別アーカイブ: 2024年7月

Benchmarking Mental State Representations in Language Models

要約 心の理論による推論を必要とするタスクに対する言語モデル (LM) の生成パ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Benchmarking Mental State Representations in Language Models はコメントを受け付けていません

Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank Modifications

要約 大規模言語モデル (LLM) は、ジェイルブレイクや、さらには悪意のない微 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank Modifications はコメントを受け付けていません

Is one brick enough to break the wall of spoken dialogue state tracking?

要約 タスク指向対話 (TOD) システムでは、ユーザーの要求に対するシステムの … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, eess.AS, eess.SP | Is one brick enough to break the wall of spoken dialogue state tracking? はコメントを受け付けていません

How Reliable Are Automatic Evaluation Methods for Instruction-Tuned LLMs?

要約 命令調整された大規模言語モデル (LLM) の取り組みでは、人間による評価 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | How Reliable Are Automatic Evaluation Methods for Instruction-Tuned LLMs? はコメントを受け付けていません

Uni-Mol2: Exploring Molecular Pretraining Model at Scale

要約 近年、事前トレーニング モデルは、自然言語処理 (NLP)、コンピューター … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Uni-Mol2: Exploring Molecular Pretraining Model at Scale はコメントを受け付けていません

Textual Similarity as a Key Metric in Machine Translation Quality Estimation

要約 機械翻訳 (MT) 品質評価 (QE) は、参考テキストなしで翻訳の信頼性 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Textual Similarity as a Key Metric in Machine Translation Quality Estimation はコメントを受け付けていません

$σ$-PCA: a building block for neural learning of identifiable linear transformations

要約 線形主成分分析 (PCA) は、分散を最大化するように軸の向きを変えること … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | $σ$-PCA: a building block for neural learning of identifiable linear transformations はコメントを受け付けていません

Towards a fully declarative neuro-symbolic language

要約 人工知能の学習能力と推論能力の両方の長所を組み合わせていると主張する神経記 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Towards a fully declarative neuro-symbolic language はコメントを受け付けていません

CodeIt: Self-Improving Language Models with Prioritized Hindsight Replay

要約 大規模な言語モデルは、人間レベルの推論能力が必要と一般に考えられているタス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | CodeIt: Self-Improving Language Models with Prioritized Hindsight Replay はコメントを受け付けていません

Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study

要約 グラフ ベースの学習における初期の急速な進歩に続き、グラフ ニューラル ネ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study はコメントを受け付けていません