「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Dissenting Explanations: Leveraging Disagreement to Reduce Model Overreliance

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 説明可能性は、ますます複雑化するブラックボックス モデルの望ましい特性です … 続きを読む →

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Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generation

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、柔軟かつ効率的なパーソナル モビリティ生成のためにエージェン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG | Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generation はコメントを受け付けていません

Prompting a Pretrained Transformer Can Be a Universal Approximator

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 変圧器モデルのプロンプト、プロンプト チューニング、プレフィックス チュー … 続きを読む →

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SHM-Traffic: DRL and Transfer learning based UAV Control for Structural Health Monitoring of Bridges with Traffic

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、交通のある橋の構造健全性モニタリング (SHM) のための高度 … 続きを読む →

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Batch and match: black-box variational inference with a score-based divergence

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 ブラックボックス変分推論 (BBVI) のほとんどの主要な実装は、確率論的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.CO, stat.ML | Batch and match: black-box variational inference with a score-based divergence はコメントを受け付けていません

Generalising realisability in statistical learning theory under epistemic uncertainty

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文の目的は、学習分布とテスト分布が同じ基準セット、つまり確率分布の凸 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.TH | Generalising realisability in statistical learning theory under epistemic uncertainty はコメントを受け付けていません

MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Dialogues

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の出現により、対話システムが大幅に強化されま … 続きを読む →

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Zero-shot cross-lingual transfer in instruction tuning of large language model

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 命令チューニング (IT) は、事前トレーニングされた大規模言語モデル ( … 続きを読む →

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Transformers as Support Vector Machines

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 「Attention Is All You Need」で始まって以来、トラ … 続きを読む →

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Rao-Blackwellising Bayesian Causal Inference

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン因果推論、つまり下流の因果推論タスクで使用するための事後因果モデ … 続きを読む →

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