「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

How Easily do Irrelevant Inputs Skew the Responses of Large Language Models?

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、外部知識データベースからの情報の取得を活 … 続きを読む →

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Assessing In-context Learning and Fine-tuning for Topic Classification of German Web Data

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 政治科学や社会科学の研究者は、分類モデルを利用して、何百万もの Web ペ … 続きを読む →

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AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 戦略的社会演繹ゲームは、言語モデルの理解と推論スキルを評価するための貴重な … 続きを読む →

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Large Language Models Lack Understanding of Character Composition of Words

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、幅広い自然言語タスクで顕著なパフォーマン … 続きを読む →

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Quantifying the Role of Textual Predictability in Automatic Speech Recognition

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 自動音声認識研究における長年の疑問は、高次のコンテキスト (語彙、形態論、 … 続きを読む →

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Retrieve, Generate, Evaluate: A Case Study for Medical Paraphrases Generation with Small Language Models

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) への一般大衆へのアクセシビリティが急増 … 続きを読む →

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TLCR: Token-Level Continuous Reward for Fine-grained Reinforcement Learning from Human Feedback

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、人間の嗜好デー … 続きを読む →

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Shared Imagination: LLMs Hallucinate Alike

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 最近の大規模言語モデル (LLM) の急増にもかかわらず、そのトレーニング … 続きを読む →

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Data Mixture Inference: What do BPE Tokenizers Reveal about their Training Data?

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 現在の最強の言語モデルの事前トレーニング データは不透明です。 特に、さま … 続きを読む →

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Semantic Change Characterization with LLMs using Rhetorics

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 言語は社会的出来事に応じて継続的に進化し、その結果、新しい用語が誕生し、意 … 続きを読む →

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