投稿者「jarxiv」のアーカイブ

MoPE: Mixture of Prompt Experts for Parameter-Efficient and Scalable Multimodal Fusion

要約 プロンプトベースのマルチモーダル融合手法のパラメータ効率が実証されているに … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG | コメントする

Aviation Safety Enhancement via NLP & Deep Learning: Classifying Flight Phases in ATSB Safety Reports

要約 航空の安全は最も重要であり、さまざまな飛行段階で発生する安全性の正確な分析 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | コメントする

Exploring Aviation Incident Narratives Using Topic Modeling and Clustering Techniques

要約 航空の安全は世界的な懸念事項であり、要因を包括的に理解するには、インシデン … 続きを読む

カテゴリー: Aviation Incidents, clustering, cs.AI, cs.CL, narratives, NTSB, Topic Modelling | コメントする

Gandalf the Red: Adaptive Security for LLMs

要約 大規模言語モデル (LLM) アプリケーションにおけるプロンプト攻撃に対す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | コメントする

‘Wait, did you mean the doctor?’: Collecting a Dialogue Corpus for Topical Analysis

要約 対話は人間の行動の核心であり、会話に参加するには、目の前のトピックを特定で … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | コメントする

One Language, Many Gaps: Evaluating Dialect Fairness and Robustness of Large Language Models in Reasoning Tasks

要約 言語は一枚岩ではありません。 ベンチマーク (複数の言語用に設計されたベン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | コメントする

Formalising lexical and syntactic diversity for data sampling in French

要約 多様性はデータセットの重要な特性であり、多様性を考慮したデータのサンプリン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | コメントする

TriAdaptLoRA: Brain-Inspired Triangular Adaptive Low-Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

要約 大規模言語モデル (LLM) の微調整は、さまざまな下流タスクにわたって最 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | コメントする

Transformers and Large Language Models for Efficient Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey

要約 Transformers LLM の大幅な進歩により、NLP はテキスト生 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.CV, eess.AS | コメントする

AdaptVC: High Quality Voice Conversion with Adaptive Learning

要約 音声変換の目標は、元の内容を保持しながら、ソース話者の音声を基準話者の音声 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SD, eess.AS | コメントする