「68T50」カテゴリーアーカイブ

TinyML NLP Scheme for Semantic Wireless Sentiment Classification with Privacy Preservation

投稿日: 2025年4月4日 作成者: jarxiv

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 | TinyML NLP Scheme for Semantic Wireless Sentiment Classification with Privacy Preservation はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: (Primary), 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.0 | BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年3月27日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

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

A Study into Investigating Temporal Robustness of LLMs

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、驚くほどの事実の世界知識をカプセル化しま … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.IR, I.2.7 | A Study into Investigating Temporal Robustness of LLMs はコメントを受け付けていません

How much do LLMs learn from negative examples?

投稿日: 2025年3月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、3フェーズトレーニングプロセスを経ます： … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T50, cs.CL, I.2.6 | How much do LLMs learn from negative examples? はコメントを受け付けていません

The Impact of Unstated Norms in Bias Analysis of Language Models

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）のバイアスには、明白な差別から暗黙のステレオタ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.CY, cs.LG | The Impact of Unstated Norms in Bias Analysis of Language Models はコメントを受け付けていません

ExpliCa: Evaluating Explicit Causal Reasoning in Large Language Models

投稿日: 2025年2月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、解釈的および推論的精度を必要とするタスクで … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | ExpliCa: Evaluating Explicit Causal Reasoning in Large Language Models はコメントを受け付けていません

GATE: Graph-based Adaptive Tool Evolution Across Diverse Tasks

投稿日: 2025年2月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）はツール作成に大きな期待を示していますが、既存 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | GATE: Graph-based Adaptive Tool Evolution Across Diverse Tasks はコメントを受け付けていません