投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Scaling External Knowledge Input Beyond Context Windows of LLMs via Multi-Agent Collaboration

要約 推論後のテクニックの急速な進歩と推論と情報探索のために、大規模な言語モデル … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Scaling External Knowledge Input Beyond Context Windows of LLMs via Multi-Agent Collaboration はコメントを受け付けていません

Are Language Models Consequentialist or Deontological Moral Reasoners?

要約 AIシステムがヘルスケア、法律、ガバナンスのアプリケーションをますますナビ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Are Language Models Consequentialist or Deontological Moral Reasoners? はコメントを受け付けていません

Hardware-Efficient Attention for Fast Decoding

要約 LLMデコードは、大きなバッチと長いコンテキストのためにボトルネックされて … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Hardware-Efficient Attention for Fast Decoding はコメントを受け付けていません

Reinforcing General Reasoning without Verifiers

要約 最近のパラダイムは、検証可能な報酬に関するDeepSeek-R1-Zero … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Reinforcing General Reasoning without Verifiers はコメントを受け付けていません

Select2Reason: Efficient Instruction-Tuning Data Selection for Long-CoT Reasoning

要約 事前に訓練された大規模な言語モデルにおける長い考え方の推論能力をアクティブ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Select2Reason: Efficient Instruction-Tuning Data Selection for Long-CoT Reasoning はコメントを受け付けていません

Evaluating LLM Adaptation to Sociodemographic Factors: User Profile vs. Dialogue History

要約 大規模な言語モデル(LLM)による効果的なエンゲージメントには、年齢、職業 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC | Evaluating LLM Adaptation to Sociodemographic Factors: User Profile vs. Dialogue History はコメントを受け付けていません

Subgroups Matter for Robust Bias Mitigation

要約 機械学習のための新しいバイアス緩和方法の絶え間ない開発にもかかわらず、一貫 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Subgroups Matter for Robust Bias Mitigation はコメントを受け付けていません

Towards Interpretability Without Sacrifice: Faithful Dense Layer Decomposition with Mixture of Decoders

要約 多層パーセプロン(MLP)は大規模な言語モデルの不可欠な部分ですが、それら … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Towards Interpretability Without Sacrifice: Faithful Dense Layer Decomposition with Mixture of Decoders はコメントを受け付けていません

Improving LLM-based Global Optimization with Search Space Partitioning

要約 大規模な言語モデル(LLM)は最近、高価なブラックボックス関数のグローバル … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Improving LLM-based Global Optimization with Search Space Partitioning はコメントを受け付けていません

Path Pooling: Training-Free Structure Enhancement for Efficient Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation

要約 大規模な言語モデルは多くのタスクで大成功を収めていますが、実際のアプリケー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Path Pooling: Training-Free Structure Enhancement for Efficient Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation はコメントを受け付けていません