cs.CL」カテゴリーアーカイブ

SmurfCat at PAN 2024 TextDetox: Alignment of Multilingual Transformers for Text Detoxification

要約 このペーパーでは、SmurfCat チームの PAN-2024 コンテスト … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | SmurfCat at PAN 2024 TextDetox: Alignment of Multilingual Transformers for Text Detoxification はコメントを受け付けていません

Evaluating Large Language Models with Grid-Based Game Competitions: An Extensible LLM Benchmark and Leaderboard

要約 三目並べ、コネクトフォー、五目並べなどのグリッドベースのゲームを通じて、大 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.NE | Evaluating Large Language Models with Grid-Based Game Competitions: An Extensible LLM Benchmark and Leaderboard はコメントを受け付けていません

ROSA: Random Subspace Adaptation for Efficient Fine-Tuning

要約 モデルのトレーニングには、推論と比較して大幅に多くのメモリが必要です。 パ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | ROSA: Random Subspace Adaptation for Efficient Fine-Tuning はコメントを受け付けていません

Transformer Alignment in Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理において大きな進歩を遂げており … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Transformer Alignment in Large Language Models はコメントを受け付けていません

Chinese Tiny LLM: Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model

要約 この研究では、LLM の開発において中国語を優先するという極めて重要な移行 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Chinese Tiny LLM: Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model はコメントを受け付けていません

MAP-Neo: Highly Capable and Transparent Bilingual Large Language Model Series

要約 大規模言語モデル (LLM) は近年大きな進歩を遂げ、さまざまなタスクにわ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | MAP-Neo: Highly Capable and Transparent Bilingual Large Language Model Series はコメントを受け付けていません

Same Task, More Tokens: the Impact of Input Length on the Reasoning Performance of Large Language Models

要約 このペーパーでは、入力長の拡張が大規模言語モデル (LLM) の機能に与え … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Same Task, More Tokens: the Impact of Input Length on the Reasoning Performance of Large Language Models はコメントを受け付けていません

Agent Lumos: Unified and Modular Training for Open-Source Language Agents

要約 クローズドソースエージェントは、特に複雑な対話型タスクにおいて、手頃な価格 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Agent Lumos: Unified and Modular Training for Open-Source Language Agents はコメントを受け付けていません

Trial and Error: Exploration-Based Trajectory Optimization for LLM Agents

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな自律エージェント システムに不 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Trial and Error: Exploration-Based Trajectory Optimization for LLM Agents はコメントを受け付けていません

Towards Robust Alignment of Language Models: Distributionally Robustifying Direct Preference Optimization

要約 この研究は、大規模言語モデル (LLM) を人間の好みに合わせて調整する方 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Towards Robust Alignment of Language Models: Distributionally Robustifying Direct Preference Optimization はコメントを受け付けていません