68T50」カテゴリーアーカイブ

Are there identifiable structural parts in the sentence embedding whole?

要約 トランスフォーマー モデルからの文埋め込みは、多くの言語情報を固定長ベクト … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | Are there identifiable structural parts in the sentence embedding whole? はコメントを受け付けていません

WebCanvas: Benchmarking Web Agents in Online Environments

要約 Web エージェントが実際に役立つためには、ユーザー インターフェイスとコ … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | WebCanvas: Benchmarking Web Agents in Online Environments はコメントを受け付けていません

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

要約 Contrastive Language-Image Pretrainin … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.IR, I.2.7 | Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever はコメントを受け付けていません

A Unified Framework for Input Feature Attribution Analysis

要約 機械学習モデルの信頼性と公平性を確保するには、機械学習モデルの意思決定プロ … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | A Unified Framework for Input Feature Attribution Analysis はコメントを受け付けていません

Bug In the Code Stack: Can LLMs Find Bugs in Large Python Code Stacks

要約 Needle-in-a-Haystack (NIAH) ベンチマークの最近 … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.SE, D.2.5 | Bug In the Code Stack: Can LLMs Find Bugs in Large Python Code Stacks はコメントを受け付けていません

Stealth edits for provably fixing or attacking large language models

要約 大規模な言語モデルを編集するための新しい方法と技術の理論的基礎を明らかにし … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 68T50, 68W40, cs.AI, cs.LG, I.2.7 | Stealth edits for provably fixing or attacking large language models はコメントを受け付けていません

On the Robustness of Document-Level Relation Extraction Models to Entity Name Variations

要約 クロスセンテンスおよび大規模な関係抽出の需要に後押しされて、文書レベルの関 … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | On the Robustness of Document-Level Relation Extraction Models to Entity Name Variations 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進歩により、予測、表形式データ合成、質問 … 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

Social Choice Should Guide AI Alignment in Dealing with Diverse Human Feedback

要約 GPT-4 などの財団モデルは、犯罪の幇助や人種差別的なテキストの作成など … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T50, 91B12, 91B14, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.GT, cs.LG, I.2.0 | Social Choice Should Guide AI Alignment in Dealing with Diverse Human Feedback はコメントを受け付けていません

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

要約 Contrastive Language-Image Pretrainin … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.IR, I.2.7 | Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever はコメントを受け付けていません