「68T50」カテゴリーアーカイブ

GATE: Graph-based Adaptive Tool Evolution Across Diverse Tasks

投稿日: 2025年2月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）はツール作成に大きな期待を示していますが、既存 … 続きを読む →

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Evaluating Large Language Models for Public Health Classification and Extraction Tasks

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）の進歩は、公衆衛生を含むさまざまなドメインにわ … 続きを読む →

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Evaluating Input Feature Explanations through a Unified Diagnostic Evaluation Framework

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルの意思決定プロセスを説明することは、エンドユーザーの信頼性と … 続きを読む →

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Aligning Black-box Language Models with Human Judgments

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、推奨システム、検索エンジン、およびその他の … 続きを読む →

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ERASMO: Leveraging Large Language Models for Enhanced Clustering Segmentation

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 クラスター分析は、マーケティングにおける顧客セグメンテーションなど、様々な … 続きを読む →

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A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 本総説は、ヘルスケア知識グラフ（HKG）の現状を概観し、その構築、利用モデ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T09, 68T30, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SI, I.2.4 | A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises はコメントを受け付けていません

TIS-DPO: Token-level Importance Sampling for Direct Preference Optimization With Estimated Weights

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 直接選好最適化(Direct Preference Optimizatio … 続きを読む →

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EvidenceMap: Learning Evidence Analysis to Unleash the Power of Small Language Models for Biomedical Question Answering

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 生物医学の領域で専門的な質問に対処するとき、人間は通常、複数の情報を証拠と … 続きを読む →

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SAGED: A Holistic Bias-Benchmarking Pipeline for Language Models with Customisable Fairness Calibration

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 偏りのない大規模な言語モデルの開発は、重要なものとして広く認識されています … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, F.4.2 | SAGED: A Holistic Bias-Benchmarking Pipeline for Language Models with Customisable Fairness Calibration はコメントを受け付けていません

Can Watermarked LLMs be Identified by Users via Crafted Prompts?

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）のテキスト透かしは、LLM出力の検出と誤用の … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.CR, I.2.7 | Can Watermarked LLMs be Identified by Users via Crafted Prompts? はコメントを受け付けていません