68T50」カテゴリーアーカイブ

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

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

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2 | FLawN-T5: An Empirical Examination of Effective Instruction-Tuning Data Mixtures for Legal Reasoning はコメントを受け付けていません

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

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

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Align-to-Distill: Trainable Attention Alignment for Knowledge Distillation in Neural Machine Translation はコメントを受け付けていません

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

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

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Align-to-Distill: Trainable Attention Alignment for Knowledge Distillation in Neural Machine Translation はコメントを受け付けていません

Logits of API-Protected LLMs Leak Proprietary Information

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

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

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

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

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

An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) 用のテキスト透かしアルゴリズムが、フェ … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models はコメントを受け付けていません

A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) の透かしアルゴリズムは、LLM によって生成 … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.CR, I.2.7 | A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Tokenization Is More Than Compression

要約 トークン化は、自然言語処理 (NLP) タスクの基礎的なステップであり、生 … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Tokenization Is More Than Compression はコメントを受け付けていません