cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Development of Compositionality and Generalization through Interactive Learning of Language and Action of Robots

要約 人間は学習した行動を学習していない状況に適用することに優れています。 この … 続きを読む

カテゴリー: 68T35, 68T40, cs.AI, cs.CL, cs.RO, I.2.9 | Development of Compositionality and Generalization through Interactive Learning of Language and Action of Robots はコメントを受け付けていません

LawLuo: A Chinese Law Firm Co-run by LLM Agents

要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れたテキスト理解および生成機能によ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, I.2.1 | LawLuo: A Chinese Law Firm Co-run by LLM Agents はコメントを受け付けていません

TEXT2AFFORD: Probing Object Affordance Prediction abilities of Language Models solely from Text

要約 私たちは、事前トレーニングされた言語モデル (LM) と事前トレーニングさ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | TEXT2AFFORD: Probing Object Affordance Prediction abilities of Language Models solely from Text はコメントを受け付けていません

ITERTL: An Iterative Framework for Fine-tuning LLMs for RTL Code Generation

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) は、人間の命令を理解してコードを生成す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | ITERTL: An Iterative Framework for Fine-tuning LLMs for RTL Code Generation はコメントを受け付けていません

Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words

要約 ジェンダーバイアスは、機械翻訳と言語モデルにおけるバイアスの研究において焦 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words はコメントを受け付けていません

PrimeGuard: Safe and Helpful LLMs through Tuning-Free Routing

要約 言語モデル (LM) を導入するには、出力が高品質であり、安全ガイドライン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.SE | PrimeGuard: Safe and Helpful LLMs through Tuning-Free Routing はコメントを受け付けていません

DOPRA: Decoding Over-accumulation Penalization and Re-allocation in Specific Weighting Layer

要約 この研究では、マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) における幻覚を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | DOPRA: Decoding Over-accumulation Penalization and Re-allocation in Specific Weighting Layer はコメントを受け付けていません

An Empirical Study of Validating Synthetic Data for Formula Generation

要約 大規模言語モデル (LLM) を活用すると、スプレッドシートで数式を記述す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | An Empirical Study of Validating Synthetic Data for Formula Generation はコメントを受け付けていません

FACTTRACK: Time-Aware World State Tracking in Story Outlines

要約 言語モデルの出力における事実の矛盾を正確に検出して修正することは、その機能 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | FACTTRACK: Time-Aware World State Tracking in Story Outlines はコメントを受け付けていません

Weakly Supervised Gaussian Contrastive Grounding with Large Multimodal Models for Video Question Answering

要約 Video Question Answering (VideoQA) は、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV | Weakly Supervised Gaussian Contrastive Grounding with Large Multimodal Models for Video Question Answering はコメントを受け付けていません