「68T50」カテゴリーアーカイブ

MetaCheckGPT — A Multi-task Hallucination Detection Using LLM Uncertainty and Meta-models

投稿日: 2024年4月11日 作成者: jarxiv

要約 この文書では、SemEval-2024 Task 6 コンテストで優勝した … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | MetaCheckGPT — A Multi-task Hallucination Detection Using LLM Uncertainty and Meta-models はコメントを受け付けていません

PerkwE_COQA: enhance Persian Conversational Question Answering by combining contextual keyword extraction with Large Language Models

投稿日: 2024年4月9日 作成者: jarxiv

要約 スマートシティでは、生活の質を向上させるために住民の関与が必要です。 会話 … 続きを読む →

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Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection

投稿日: 2024年4月5日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、GPT-4の高度な推論を活用した、金融市場における銘柄選択のため … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T50, 91G10, 91G15, cs.AI, cs.CE, cs.CL, cs.LG, I.2.1, q-fin.CP | Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection はコメントを受け付けていません

FLawN-T5: An Empirical Examination of Effective Instruction-Tuning Data Mixtures for Legal Reasoning

投稿日: 2024年4月3日 作成者: jarxiv

要約 命令のチューニングは、ユーザーとの直接対話に役立つ言語モデルを作成するため … 続きを読む →

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Align-to-Distill: Trainable Attention Alignment for Knowledge Distillation in Neural Machine Translation

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 スケーラブルなディープ モデルと大規模なデータセットの出現により、ニューラ … 続きを読む →

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Align-to-Distill: Trainable Attention Alignment for Knowledge Distillation in Neural Machine Translation

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 スケーラブルなディープ モデルと大規模なデータセットの出現により、ニューラ … 続きを読む →

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Logits of API-Protected LLMs Leak Proprietary Information

投稿日: 2024年3月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の商用化により、独自モデルへの高レベル AP … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG, I.2.7 | Logits of API-Protected LLMs Leak Proprietary Information はコメントを受け付けていません

Logits of API-Protected LLMs Leak Proprietary Information

投稿日: 2024年3月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の商用化により、独自モデルへの高レベル AP … 続きを読む →

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EasyNER: A Customizable Easy-to-Use Pipeline for Deep Learning- and Dictionary-based Named Entity Recognition from Medical Text

投稿日: 2024年3月8日 作成者: jarxiv

要約 背景 医学研究では何百万もの出版物が生成されており、その規模と複雑さは人間 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, 92-04, 92-08, cs.CL, H.3.3, q-bio.QM | EasyNER: A Customizable Easy-to-Use Pipeline for Deep Learning- and Dictionary-based Named Entity Recognition from Medical Text はコメントを受け付けていません

Large Language Models(LLMs) on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding — A Survey

投稿日: 2024年3月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデリングにおける最近のブレークスルーは、予測、表データ合成、質 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | Large Language Models(LLMs) on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding — A Survey はコメントを受け付けていません