「68T50」カテゴリーアーカイブ

Rational Retrieval Acts: Leveraging Pragmatic Reasoning to Improve Sparse Retrieval

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 現在のスパースニューラル情報検索（IR）メソッド、およびBM25などのより … 続きを読む →

カテゴリー: 68P20, 68T50, cs.CL, cs.IR, H.3 | Rational Retrieval Acts: Leveraging Pragmatic Reasoning to Improve Sparse Retrieval はコメントを受け付けていません

The Illusion of Role Separation: Hidden Shortcuts in LLM Role Learning (and How to Fix Them)

投稿日: 2025年5月6日 作成者: jarxiv

要約 複数の入力ロール（システム命令、ユーザークエリ、外部ツール出力など）を統合 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2 | The Illusion of Role Separation: Hidden Shortcuts in LLM Role Learning (and How to Fix Them) はコメントを受け付けていません

Bielik 11B v2 Technical Report

投稿日: 2025年5月6日 作成者: jarxiv

要約 ポーランドのテキスト処理用に最適化された最先端の言語モデルであるBieli … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Bielik 11B v2 Technical Report はコメントを受け付けていません

Bielik v3 Small: Technical Report

投稿日: 2025年5月6日 作成者: jarxiv

要約 ポーランド語処理用に最適化された一連のパラメーター効率の高い生成テキストモ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Bielik v3 Small: Technical Report はコメントを受け付けていません

The Illusion of Role Separation: Hidden Shortcuts in LLM Role Learning (and How to Fix Them)

投稿日: 2025年5月2日 作成者: jarxiv

要約 複数の入力ロール（システム命令、ユーザークエリ、外部ツール出力など）を統合 … 続きを読む →

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How Real Are Synthetic Therapy Conversations? Evaluating Fidelity in Prolonged Exposure Dialogues

投稿日: 2025年5月2日 作成者: jarxiv

要約 ヘルスケアにおける合成データの採用の増大は、プライバシーの懸念、現実世界の … 続きを読む →

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How Real Are Synthetic Therapy Conversations? Evaluating Fidelity in Prolonged Exposure Dialogues

投稿日: 2025年5月1日 作成者: jarxiv

要約 ヘルスケアにおける合成データの採用の増大は、プライバシーの懸念、現実世界の … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, I.2.7 | How Real Are Synthetic Therapy Conversations? Evaluating Fidelity in Prolonged Exposure Dialogues はコメントを受け付けていません

The Paradox of Poetic Intent in Back-Translation: Evaluating the Quality of Large Language Models in Chinese Translation

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の急速な進歩は、機械翻訳の景観を再構築しまし … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | The Paradox of Poetic Intent in Back-Translation: Evaluating the Quality of Large Language Models in Chinese Translation はコメントを受け付けていません

Knowledge Distillation of Domain-adapted LLMs for Question-Answering in Telecom

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 知識蒸留（KD）は、大規模な言語モデル（LLM）のサイズを縮小するアプロー … 続きを読む →

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Low-Resource Neural Machine Translation Using Recurrent Neural Networks and Transfer Learning: A Case Study on English-to-Igbo

投稿日: 2025年4月25日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ナイジェリアと西アフリカで4,000万人以上が話している低リ … 続きを読む →

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