「68T50」カテゴリーアーカイブ

jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images

投稿日: 2025年4月25日 作成者: jarxiv

要約 対照的な言語イメージ前削除（CLIP）は、クロスモーダル情報の検索およびマ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.CV, cs.IR, I.2.10 | jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images はコメントを受け付けていません

T-VEC: A Telecom-Specific Vectorization Model with Enhanced Semantic Understanding via Deep Triplet Loss Fine-Tuning

投稿日: 2025年4月24日 作成者: jarxiv

要約 電気通信業界の専門的な語彙と複雑な概念は、標準的な自然言語処理モデルに大き … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL | T-VEC: A Telecom-Specific Vectorization Model with Enhanced Semantic Understanding via Deep Triplet Loss Fine-Tuning はコメントを受け付けていません

FinTextSim: Enhancing Financial Text Analysis with BERTopic

投稿日: 2025年4月23日 作成者: jarxiv

要約 情報の可用性と計算機能の最近の進歩により、年次報告書の分析が変化し、従来の … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.LG, econ.GN, I.2.7, q-fin.EC, q-fin.GN | FinTextSim: Enhancing Financial Text Analysis with BERTopic はコメントを受け付けていません

Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）での継続的な学習は、壊滅的な忘却を受けやすく … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, G.3, math.PR, stat.ML | Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning はコメントを受け付けていません

Recursive Training Loops in LLMs: How training data properties modulate distribution shift in generated data?

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、インターネット上のコンテンツの作成にますま … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Recursive Training Loops in LLMs: How training data properties modulate distribution shift in generated data? はコメントを受け付けていません

NativQA Framework: Enabling LLMs with Native, Local, and Everyday Knowledge

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の急速な進歩は、文化的バイアス、公平性、およ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, F.2.2 | NativQA Framework: Enabling LLMs with Native, Local, and Everyday Knowledge はコメントを受け付けていません

Enabling Low-Resource Language Retrieval: Establishing Baselines for Urdu MS MARCO

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 情報検索(IR)分野がますます包括性の重要性を認識する中、低リソース言語の … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.IR, I.2.7 | Enabling Low-Resource Language Retrieval: Establishing Baselines for Urdu MS MARCO はコメントを受け付けていません

Bonsai: Interpretable Tree-Adaptive Grounded Reasoning

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 汎用的な協調エージェントを開発するためには、(1)新しいドメインに適応でき … 続きを読む →

カテゴリー: 68T37, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CV, I.2.7 | Bonsai: Interpretable Tree-Adaptive Grounded Reasoning はコメントを受け付けていません

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