「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Why context matters in VQA and Reasoning: Semantic interventions for VLM input modalities

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 幻覚やモデルの失敗など、生成 AI にはさまざまな制限があるため、視覚言語 … 続きを読む →

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FactAlign: Long-form Factuality Alignment of Large Language Models

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、次世代の情報アクセス エンジンとして大きな可能性を示 … 続きを読む →

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U-shaped and Inverted-U Scaling behind Emergent Abilities of Large Language Models

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、一部の下流タスクで新たな能力を発揮するこ … 続きを読む →

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From Prohibition to Adoption: How Hong Kong Universities Are Navigating ChatGPT in Academic Workflows

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、香港の大学が ChatGPT を禁止していた時代と、ChatG … 続きを読む →

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CreDes: Causal Reasoning Enhancement and Dual-End Searching for Solving Long-Range Reasoning Problems using LLMs

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) では、因果的幻覚と巨大な検索空間が部分的に原 … 続きを読む →

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Performant, Memory Efficient and Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント強化学習 (MARL) の分野がより大規模で複雑な環境に … 続きを読む →

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LogicAsker: Evaluating and Improving the Logical Reasoning Ability of Large Language Models

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 ChatGPT や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) の論理 … 続きを読む →

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Towards a Theoretical Understanding of Synthetic Data in LLM Post-Training: A Reverse-Bottleneck Perspective

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 高品質で特定のデータが不足しているため、合成データは大規模言語モデル (L … 続きを読む →

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Auto-Demo Prompting: Leveraging Generated Outputs as Demonstrations for Enhanced Batch Prompting

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 バッチ プロンプトは、計算効率の向上を目的として、複数の入力を同時に処理す … 続きを読む →

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Evaluating Robustness of Reward Models for Mathematical Reasoning

投稿日: 2024年10月3日 作成者: jarxiv

要約 報酬モデルは、ヒューマン フィードバック (RLHF) システムからの強化 … 続きを読む →

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