68T50」カテゴリーアーカイブ

Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning

要約 大規模な言語モデル(LLMS)での継続的な学習は、壊滅的な忘却を受けやすく … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, G.3, math.PR, stat.ML | コメントする

Recursive Training Loops in LLMs: How training data properties modulate distribution shift in generated data?

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、インターネット上のコンテンツの作成にますま … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | コメントする

NativQA Framework: Enabling LLMs with Native, Local, and Everyday Knowledge

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の急速な進歩は、文化的バイアス、公平性、およ … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, F.2.2 | コメントする

Enabling Low-Resource Language Retrieval: Establishing Baselines for Urdu MS MARCO

要約 情報検索(IR)分野がますます包括性の重要性を認識する中、低リソース言語の … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.IR, I.2.7 | コメントする

Bonsai: Interpretable Tree-Adaptive Grounded Reasoning

要約 汎用的な協調エージェントを開発するためには、(1)新しいドメインに適応でき … 続きを読む

カテゴリー: 68T37, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CV, I.2.7 | コメントする

TinyML NLP Scheme for Semantic Wireless Sentiment Classification with Privacy Preservation

要約 セマンティック感情分析やテキスト合成などの自然言語処理(NLP)操作は、し … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, 94A12, C.2.1, cs.CR, cs.IT, cs.LG, math.IT | コメントする

BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models

要約 この研究では、大規模な言語モデル(LLMS)におけるバイアス、倫理、公平性 … 続きを読む

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Fine-Tuning LLMs on Small Medical Datasets: Text Classification and Normalization Effectiveness on Cardiology reports and Discharge records

要約 テキスト分類および指定されたエンティティ認識タスクのために、小さな医療デー … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.LG, I.2.6 | Fine-Tuning LLMs on Small Medical Datasets: Text Classification and Normalization Effectiveness on Cardiology reports and Discharge records はコメントを受け付けていません

Socratic Planner: Self-QA-Based Zero-Shot Planning for Embodied Instruction Following

要約 次の具体化された命令(EIF)は、インタラクティブな環境でオブジェクトをナ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T45, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.RO | Socratic Planner: Self-QA-Based Zero-Shot Planning for Embodied Instruction Following はコメントを受け付けていません

Sparse Logit Sampling: Accelerating Knowledge Distillation in LLMs

要約 知識の蒸留は、教師の出力ロジットを事前に計算してキャッシュすることができる … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Sparse Logit Sampling: Accelerating Knowledge Distillation in LLMs はコメントを受け付けていません