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When Does Meaning Backfire? Investigating the Role of AMRs in NLI
要約 自然言語推論(NLI)は、前提と仮説の意味的な内容を適切に解析することに大 … 続きを読む
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TaskCraft: Automated Generation of Agentic Tasks
要約 自律性、ツールの使用、および適応的推論を伴うマルチステップの問題解決を必要 … 続きを読む
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SynGraph: A Dynamic Graph-LLM Synthesis Framework for Sparse Streaming User Sentiment Modeling
要約 eコマースプラットフォームでのユーザーレビューは、時間的およびコンテキスト … 続きを読む
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Passing the Turing Test in Political Discourse: Fine-Tuning LLMs to Mimic Polarized Social Media Comments
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GuiLoMo: Allocating Expert Number and Rank for LoRA-MoE via Bilevel Optimization with GuidedSelection Vectors
要約 パラメーター効率の高い微調整(PEFT)メソッド、特に低ランク適応(LOR … 続きを読む
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A Hybrid Multi-Agent Prompting Approach for Simplifying Complex Sentences
要約 このペーパーでは、複雑な文章を論理的で単純化した文のシーケンスに変換すると … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Massive Supervised Fine-tuning Experiments Reveal How Data, Layer, and Training Factors Shape LLM Alignment Quality
要約 監視された微調整(SFT)は、大規模な言語モデル(LLM)を人間の指示と価 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Treasure Hunt: Real-time Targeting of the Long Tail using Training-Time Markers
要約 現代の機械学習の最も深刻な課題の1つは、希少で過小評価されている機能のロン … 続きを読む
Capacity Matters: a Proof-of-Concept for Transformer Memorization on Real-World Data
要約 このペーパーでは、モデルアーキテクチャとデータ構成が生成変圧器の経験的記憶 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Assessing the Reasoning Capabilities of LLMs in the context of Evidence-based Claim Verification
要約 LLMは数学とコーディング関連の推論タスクで大きなパフォーマンスを示してい … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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