投稿者「jarxiv」のアーカイブ

How Much Can We Forget about Data Contamination?

要約 トレーニングデータへのベンチマークデータの漏れは、大規模な言語モデル(LL … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | How Much Can We Forget about Data Contamination? はコメントを受け付けていません

Beyond Instructed Tasks: Recognizing In-the-Wild Reading Behaviors in the Classroom Using Eye Tracking

要約 スキミング、ディープリーディング、スキャンなどの読者の行動を理解することは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, J.4 | Beyond Instructed Tasks: Recognizing In-the-Wild Reading Behaviors in the Classroom Using Eye Tracking はコメントを受け付けていません

CLoQ: Enhancing Fine-Tuning of Quantized LLMs via Calibrated LoRA Initialization

要約 低ランク適応(LORA)を使用した大規模な言語モデル(LLMS)の微調整は … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | CLoQ: Enhancing Fine-Tuning of Quantized LLMs via Calibrated LoRA Initialization はコメントを受け付けていません

Improving Model’s Interpretability and Reliability using Biomarkers

要約 正確で解釈可能な診断モデルは、医学の安全性が批判的な分野で重要です。 提案 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.LG, eess.IV | Improving Model’s Interpretability and Reliability using Biomarkers はコメントを受け付けていません

Curriculum-based Sample Efficient Reinforcement Learning for Robust Stabilization of a Quadrotor

要約 この記事では、事前定義されたパフォーマンス基準を満たす四肢装置の強化学習ベ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | Curriculum-based Sample Efficient Reinforcement Learning for Robust Stabilization of a Quadrotor はコメントを受け付けていません

GuardReasoner: Towards Reasoning-based LLM Safeguards

要約 LLMSが安全性の高いアプリケーションにますます影響を与えるため、Guar … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | GuardReasoner: Towards Reasoning-based LLM Safeguards はコメントを受け付けていません

Beyond Prior Limits: Addressing Distribution Misalignment in Particle Filtering

要約 粒子フィルタリングはベイジアン推論方法であり、動的システムの状態推定におけ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Beyond Prior Limits: Addressing Distribution Misalignment in Particle Filtering はコメントを受け付けていません

Towards Automated Penetration Testing: Introducing LLM Benchmark, Analysis, and Improvements

要約 ハッキングはサイバーセキュリティに大きな脅威をもたらし、毎年数十億ドルの損 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | Towards Automated Penetration Testing: Introducing LLM Benchmark, Analysis, and Improvements はコメントを受け付けていません

A Hybrid Data-Driven Approach For Analyzing And Predicting Inpatient Length Of Stay In Health Centre

要約 患者の滞在期間(LOS)は、病院管理の有効性を評価するための重要な指標です … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | A Hybrid Data-Driven Approach For Analyzing And Predicting Inpatient Length Of Stay In Health Centre はコメントを受け付けていません

Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method

要約 実際のオープンドメインの質問は、特にそれらに答えるには複数の情報源からの情 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method はコメントを受け付けていません