「68T50」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) における幻覚は、最近重大な問題になっています … 続きを読む →

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

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 →

カテゴリー: 68T07, 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.1 | PerkwE_COQA: enhance Persian Conversational Question Answering by combining contextual keyword extraction with Large Language Models はコメントを受け付けていません

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 →

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

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 →

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

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 →

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

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 →

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

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