「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

CodeIt: Self-Improving Language Models with Prioritized Hindsight Replay

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、人間レベルの推論能力が必要と一般に考えられているタス … 続きを読む →

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Model Internals-based Answer Attribution for Trustworthy Retrieval-Augmented Generation

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 モデル回答の検証可能性を確保することは、質問応答 (QA) ドメインにおけ … 続きを読む →

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Assessing Logical Reasoning Capabilities of Encoder-Only Transformer Models

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 論理的推論は、思考、議論、計画などの複雑な人間の活動の中心です。 また、多 … 続きを読む →

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Efficient Prompt Tuning by Multi-Space Projection and Prompt Fusion

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 プロンプトチューニングは、大規模なパラメーターを再トレーニングすることなく … 続きを読む →

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Spotting LLMs With Binoculars: Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 LLM と人間は両方とも広範囲にわたる複雑な動作を示す可能性があるため、最 … 続きを読む →

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BeHonest: Benchmarking Honesty of Large Language Models

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) に関するこれまでの研究は、主にその有用性また … 続きを読む →

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Large Language Models Assume People are More Rational than We Really are

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 AI システムが人々と効果的にコミュニケーションするには、人間がどのように … 続きを読む →

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Recovering the Pre-Fine-Tuning Weights of Generative Models

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 生成モデリングの主流のパラダイムは、i) 大規模だが安全ではないデータセッ … 続きを読む →

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Patch-Prompt Aligned Bayesian Prompt Tuning for Vision-Language Models

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 視覚言語の事前トレーニング済みモデルの下流アプリケーションでは、効果的なプ … 続きを読む →

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A Unified Approach to Emotion Detection and Task-Oriented Dialogue Modeling

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 現在のテキストベースのタスク指向対話 (TOD) システムでは、ユーザーの … 続きを読む →

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