「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Dual-Personalizing Adapter for Federated Foundation Models

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 最近、基礎モデル、特に大規模言語モデル (LLM) は、多様な命令データを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Dual-Personalizing Adapter for Federated Foundation Models はコメントを受け付けていません

Understanding LLM Embeddings for Regression

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 情報を文字列として柔軟に処理する大規模言語モデル (LLM) の台頭により … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Understanding LLM Embeddings for Regression はコメントを受け付けていません

Protecting Federated Learning from Extreme Model Poisoning Attacks via Multidimensional Time Series Anomaly Detection

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) システムにおけるモデル ポイズニン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, stat.ML | Protecting Federated Learning from Extreme Model Poisoning Attacks via Multidimensional Time Series Anomaly Detection はコメントを受け付けていません

Learning General Representation of 12-Lead Electrocardiogram with a Joint-Embedding Predictive Architecture

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 心電図 (ECG) は心臓の電気信号を捕捉し、心臓の状態を診断するための貴 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Learning General Representation of 12-Lead Electrocardiogram with a Joint-Embedding Predictive Architecture はコメントを受け付けていません

Differentially Private Zeroth-Order Methods for Scalable Large Language Model Finetuning

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 タスク固有のデータセットの微調整は、さまざまな下流タスクに事前トレーニング … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Differentially Private Zeroth-Order Methods for Scalable Large Language Model Finetuning はコメントを受け付けていません

Combining Induction and Transduction for Abstract Reasoning

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 非常に少数の例から入出力マッピングを学習する場合、最初に例を説明する潜在関 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Combining Induction and Transduction for Abstract Reasoning はコメントを受け付けていません

Topology Only Pre-Training: Towards Generalised Multi-Domain Graph Models

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 教師なし表現学習の主な利点は、データやラベルが不足している場合でも、事前ト … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Topology Only Pre-Training: Towards Generalised Multi-Domain Graph Models はコメントを受け付けていません

Masked Generative Priors Improve World Models Sequence Modelling Capabilities

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 深層強化学習 (RL) は、複雑な環境で人工エージェントを作成するための主 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Masked Generative Priors Improve World Models Sequence Modelling Capabilities はコメントを受け付けていません

MASP: Scalable GNN-based Planning for Multi-Agent Navigation

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、複数のエージェントが限られた時間内に最初に割り当てられていない目 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | MASP: Scalable GNN-based Planning for Multi-Agent Navigation はコメントを受け付けていません

Enriching Ontologies with Disjointness Axioms using Large Language Models

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 オントロジーは、ナレッジ グラフでの高度な推論と一貫性チェックには有用であ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LO | Enriching Ontologies with Disjointness Axioms using Large Language Models はコメントを受け付けていません