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Compromising Honesty and Harmlessness in Language Models via Deception Attacks
要約 大規模な言語モデル（LLMS）に関する最近の研究は、明示的な促進がなくても … 続きを読む
Rethinking Chain-of-Thought from the Perspective of Self-Training
要約 LLMの潜在能力をアクティブにするための効果的なアプローチとして、チェーン … 続きを読む
TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models
要約 因果言語モデルは顕著な能力を実証していますが、そのサイズは、リソースに制約 … 続きを読む
$C^2$: Scalable Auto-Feedback for LLM-based Chart Generation
要約 大規模な言語モデル（LLM）を備えた高品質のチャートを生成することは、デー … 続きを読む
Top-Theta Attention: Sparsifying Transformers by Compensated Thresholding
要約 注意メカニズムは、トランスベースの大手言語モデル（LLMS）の印象的な能力 … 続きを読む
U-shaped and Inverted-U Scaling behind Emergent Abilities of Large Language Models
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、いくつかの下流タスクで緊急能力を示すことが … 続きを読む
NYT-Connections: A Deceptively Simple Text Classification Task that Stumps System-1 Thinkers
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、さまざまなベンチマークで印象的なパフォーマ … 続きを読む
From Haystack to Needle: Label Space Reduction for Zero-shot Classification
要約 ラベルスペース削減（LSR）を提示します。これは、大規模な言語モデル（LL … 続きを読む
Better Embeddings with Coupled Adam
要約 それらの驚くべき能力にもかかわらず、LLMSは、異方性の望ましくないが理解 … 続きを読む
How Sparse Attention Approximates Exact Attention? Your Attention is Naturally $n^C$-Sparse
要約 まばらな注意は、標準的な注意計算を亜科下の複雑さで近似する手法です。 これ … 続きを読む