-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
投稿者「jarxiv」のアーカイブ
Limitations of Religious Data and the Importance of the Target Domain: Towards Machine Translation for Guinea-Bissau Creole
要約 ギニアビサウ・クレオール語（Kiriol）の機械翻訳のための新しいデータセ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Limitations of Religious Data and the Importance of the Target Domain: Towards Machine Translation for Guinea-Bissau Creole はコメントを受け付けていません
The Hidden Space of Safety: Understanding Preference-Tuned LLMs in Multilingual context
要約 アライメントチューニングにより、大規模な言語モデルは推論、命令追従、有害な … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
The Hidden Space of Safety: Understanding Preference-Tuned LLMs in Multilingual context はコメントを受け付けていません
ERPO: Advancing Safety Alignment via Ex-Ante Reasoning Preference Optimization
要約 近年の大規模言語モデル（LLM）の進歩により、人工知能の進歩が加速している … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
ERPO: Advancing Safety Alignment via Ex-Ante Reasoning Preference Optimization はコメントを受け付けていません
Why do LLMs attend to the first token?
要約 大規模言語モデル(LLM)は、シーケンスの最初のトークンに集中する傾向があ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Why do LLMs attend to the first token? はコメントを受け付けていません
Enhancing LLM Robustness to Perturbed Instructions: An Empirical Study
要約 大規模言語モデル（LLM）は入力の摂動に対して非常に脆弱である。LLMのロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Enhancing LLM Robustness to Perturbed Instructions: An Empirical Study はコメントを受け付けていません
Measuring Large Language Models Capacity to Annotate Journalistic Sourcing
要約 2022年後半にChatGPTが発表されて以来、大規模言語モデルの能力とそ … 続きを読む
MultiBLiMP 1.0: A Massively Multilingual Benchmark of Linguistic Minimal Pairs
要約 101の言語、6つの言語現象をカバーし、125,000以上のミニマルペアを … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
MultiBLiMP 1.0: A Massively Multilingual Benchmark of Linguistic Minimal Pairs はコメントを受け付けていません
A Framework for Robust Cognitive Evaluation of LLMs
要約 大規模言語モデル（LLM）における創発的な認知能力は広く観察されているが、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
A Framework for Robust Cognitive Evaluation of LLMs はコメントを受け付けていません
BIRD: A Trustworthy Bayesian Inference Framework for Large Language Models
要約 予測モデルは、実世界のタスクにおいてしばしば不完全な情報を扱う必要がある。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
BIRD: A Trustworthy Bayesian Inference Framework for Large Language Models はコメントを受け付けていません
A Survey of Large Language Models in Mental Health Disorder Detection on Social Media
要約 メンタルヘルス問題の検出と介入は、世界的に重要な研究テーマであり、ソーシャ … 続きを読む