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Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators
要約 大規模な言語モデル(LLM)は、自然言語を生成するために膨大な量のデータで … 続きを読む
CALM: Unleashing the Cross-Lingual Self-Aligning Ability of Language Model Question Answering
要約 大規模な言語モデル(LLM)は、言語固有の文化的知識と一般的な知識の両方を … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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xJailbreak: Representation Space Guided Reinforcement Learning for Interpretable LLM Jailbreaking
要約 安全アライメントメカニズムは、大規模な言語モデル(LLM)が有害な情報や非 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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LLM-AutoDiff: Auto-Differentiate Any LLM Workflow
要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、自然言語処理、マルチホップの回収からのア … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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WILDCHAT-50M: A Deep Dive Into the Role of Synthetic Data in Post-Training
要約 DPOから蒸留まで、訓練後の言語モデル(LLM)は、行動を改良し、新しいス … 続きを読む
Streaming DiLoCo with overlapping communication: Towards a Distributed Free Lunch
要約 大規模な言語モデル(LLM)のトレーニングは、通常、トレーニング時間を短縮 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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GroUSE: A Benchmark to Evaluate Evaluators in Grounded Question Answering
要約 検索された生成(RAG)は、プライベートおよび最新の知識ベースとともに、大 … 続きを読む
Differentially Private Steering for Large Language Model Alignment
要約 大規模な言語モデル(LLM)を人間の価値観に合わせて、望ましくない行動(幻 … 続きを読む
Verify with Caution: The Pitfalls of Relying on Imperfect Factuality Metrics
要約 大規模な言語モデルの改善により、自然言語生成出力の信頼できる評価者として役 … 続きを読む
Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs
要約 OpenaiのO1などの大規模な言語モデル(LLM)は、テスト時間の計算を … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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