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ICon: In-Context Contribution for Automatic Data Selection
要約 命令チューニングのためのデータ選択は、大規模な言語モデル（LLMS）のパフ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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TiC-LM: A Web-Scale Benchmark for Time-Continual LLM Pretraining
要約 履歴Webデータでトレーニングされた大規模な言語モデル（LLM）は必然的に … 続きを読む
Frame In, Frame Out: Do LLMs Generate More Biased News Headlines than Humans?
要約 メディアでのフレーミングは、他の人を軽視しながらいくつかの詳細を選択的に強 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Correctness Coverage Evaluation for Medical Multiple-Choice Question Answering Based on the Enhanced Conformal Prediction Framework
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、医療質問（QA）シナリオでますます採用され … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Ultra-FineWeb: Efficient Data Filtering and Verification for High-Quality LLM Training Data
要約 データの品質は、大規模な言語モデル（LLMS）の急速な発展により、モデルの … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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clem:todd: A Framework for the Systematic Benchmarking of LLM-Based Task-Oriented Dialogue System Realisations
要約 命令チューニングされた大手言語モデル（LLMS）の出現により、ダイアログシ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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UKElectionNarratives: A Dataset of Misleading Narratives Surrounding Recent UK General Elections
要約 誤解を招く物語は、有権者が候補者と政党をどのように知覚するかに影響を与える … 続きを読む
Bring Reason to Vision: Understanding Perception and Reasoning through Model Merging
要約 ビジョン言語モデル（VLM）は、視覚的知覚と、大きな言語モデル（LLM）の … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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MARK: Memory Augmented Refinement of Knowledge
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、特殊なタスクを支援しますが、コストのかかる … 続きを読む
Stochastic Variational Propagation: Local, Scalable and Efficient Alternative to Backpropagation
要約 Backpropagation（BP）は深い学習の基礎ですが、グローバル勾 … 続きを読む