「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の出現と人工知能 (AI) の進歩は、大規模 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, cs.MA | Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory はコメントを受け付けていません

Low-Rank Quantization-Aware Training for LLMs

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は遍在していますが、計算量とメモリの需要が増 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Low-Rank Quantization-Aware Training for LLMs はコメントを受け付けていません

FVEL: Interactive Formal Verification Environment with Large Language Models via Theorem Proving

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 形式検証 (FV) は、進化する大規模言語モデル (LLM) による現在の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MS | FVEL: Interactive Formal Verification Environment with Large Language Models via Theorem Proving はコメントを受け付けていません

SynDARin: Synthesising Datasets for Automated Reasoning in Low-Resource Languages

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 質問応答 (QA) データセットは、大規模言語モデル (LLM) 機能の開 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | SynDARin: Synthesising Datasets for Automated Reasoning in Low-Resource Languages はコメントを受け付けていません

The Importance of Directional Feedback for LLM-based Optimizers

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、自然言語と数値フィードバックを使用してテキスト空間での最大化問題 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.NE | The Importance of Directional Feedback for LLM-based Optimizers はコメントを受け付けていません

Evidence of a log scaling law for political persuasion with large language models

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは人間が書いたものと同じくらい説得力のある政治的メッセー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC | Evidence of a log scaling law for political persuasion with large language models はコメントを受け付けていません

PostMark: A Robust Blackbox Watermark for Large Language Models

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 LLM で生成されたテキストを検出する最も効果的な手法は、モデルのデコード … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | PostMark: A Robust Blackbox Watermark for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Connecting the Dots: LLMs can Infer and Verbalize Latent Structure from Disparate Training Data

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) による安全性リスクに対処する 1 つの方法は … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Connecting the Dots: LLMs can Infer and Verbalize Latent Structure from Disparate Training Data はコメントを受け付けていません

GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 ロングコンテキスト機能は、複雑で長い入力タスクに取り組む大規模言語モデル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models はコメントを受け付けていません

Model Merging and Safety Alignment: One Bad Model Spoils the Bunch

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) のマージは、元の LLM の専門知識を保持し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Model Merging and Safety Alignment: One Bad Model Spoils the Bunch はコメントを受け付けていません