「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

LangCoop: Collaborative Driving with Language

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェントコラボレーションは、複数の接続されたエージェント間の情報 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.RO | コメントする

Spin glass model of in-context learning

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、驚くべきコンテキストの学習能力を示しています。プロン … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.CL | コメントする

Enhancing Multilingual Sentiment Analysis with Explainability for Sinhala, English, and Code-Mixed Content

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 センチメント分析は、顧客のフィードバックが英語、シンハラ、シングリッシュ、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | コメントする

Q-FAKER: Query-free Hard Black-box Attack via Controlled Generation

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルの脆弱性を検証するために、多くの敵対的な攻撃アプローチが提案され … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR | コメントする

Finding Flawed Fictions: Evaluating Complex Reasoning in Language Models via Plot Hole Detection

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 物語は人間の経験の基本的な側面です。 ストーリーと深く関与し、物語の世界の … 続きを読む →

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DETAM: Defending LLMs Against Jailbreak Attacks via Targeted Attention Modification

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）の広範な採用により、脱獄攻撃はますます差し迫っ … 続きを読む →

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Token-Level Density-Based Uncertainty Quantification Methods for Eliciting Truthfulness of Large Language Models

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 不確実性の定量化（UQ）は、大規模な言語モデル（LLM）から真実の答えを引 … 続きを読む →

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Improving Generalization in Intent Detection: GRPO with Reward-Based Curriculum Sampling

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 タスク指向のダイアログ（TOD）システムの重要なコンポーネントである意図検 … 続きを読む →

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Continual Pre-Training is (not) What You Need in Domain Adaption

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 法的大規模な言語モデル（LLM）の最近の進歩は、タスクを自動化し、研究の精 … 続きを読む →

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Can LLMs assist with Ambiguity? A Quantitative Evaluation of various Large Language Models on Word Sense Disambiguation

投稿日: 2025年4月21日 作成者: jarxiv

要約 あいまいな言葉は、現代のデジタルコミュニケーションでしばしば見られます。 … 続きを読む →

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