-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
「cs.CL」カテゴリーアーカイブ
Regurgitative Training: The Value of Real Data in Training Large Language Models
要約 他の LLM によって少なくとも部分的に生成されたデータを使用して、新しい … 続きを読む
When Linear Attention Meets Autoregressive Decoding: Towards More Effective and Efficient Linearized Large Language Models
要約 自己回帰大規模言語モデル (LLM) は、言語タスクで目覚ましいパフォーマ … 続きを読む
ShiftAddLLM: Accelerating Pretrained LLMs via Post-Training Multiplication-Less Reparameterization
要約 大規模言語モデル (LLM) は、言語タスクで優れたパフォーマンスを示して … 続きを読む
Exploring Scaling Trends in LLM Robustness
要約 言語モデルの機能は、モデルのサイズとトレーニング データをスケーリングする … 続きを読む
Recursive Introspection: Teaching Language Model Agents How to Self-Improve
要約 基礎モデルでインテリジェントなエージェントの動作を可能にするための中心的な … 続きを読む
LoRA-Pro: Are Low-Rank Adapters Properly Optimized?
要約 LoRA としても知られる低ランク適応は、元の行列を 2 つの低ランク行列 … 続きを読む
RestoreAgent: Autonomous Image Restoration Agent via Multimodal Large Language Models
要約 モバイル デバイスでキャプチャされた自然画像には、ノイズ、ぼやけ、低照度な … 続きを読む
A Unified Framework for Model Editing
要約 ROME と MEMIT は 2 つの異なるモデル編集アルゴリズムであると … 続きを読む
SAFETY-J: Evaluating Safety with Critique
要約 コンテンツ生成におけるラージ言語モデル (LLM) の導入は、特にコンテン … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
SAFETY-J: Evaluating Safety with Critique はコメントを受け付けていません
Behavioral Testing: Can Large Language Models Implicitly Resolve Ambiguous Entities?
要約 大規模言語モデル (LLM) の驚異的なパフォーマンスに貢献する主な側面の … 続きを読む