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MBBQ: A Dataset for Cross-Lingual Comparison of Stereotypes in Generative LLMs
要約 生成大規模言語モデル (LLM) は、有害なバイアスと固定観念を示すことが … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Lower Bounds on the Expressivity of Recurrent Neural Language Models
要約 大規模なニューラル言語モデル (LM) の最近の成功と普及には、その計算能 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Self-Distillation for Model Stacking Unlocks Cross-Lingual NLU in 200+ Languages
要約 LLM は、テキスト生成だけでなく、自然言語理解 (NLU) タスクでも頼 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Rationale-based Ensemble of Multiple QA Strategies for Zero-shot Knowledge-based VQA
要約 知識ベースの視覚的質問回答 (K-VQA) では、画像に描かれている内容を … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Challenges to Evaluating the Generalization of Coreference Resolution Models: A Measurement Modeling Perspective
要約 複数のデータセットで同じ共参照解像度 (CR) モデルを評価することがます … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Getting More from Less: Large Language Models are Good Spontaneous Multilingual Learners
要約 最近、大規模言語モデル (LLM) は優れた言語機能を示しています。 既存 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Hopping Too Late: Exploring the Limitations of Large Language Models on Multi-Hop Queries
要約 大規模言語モデル (LLM) は複雑な複数ステップの問題を解決できますが、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Composited-Nested-Learning with Data Augmentation for Nested Named Entity Recognition
要約 ネストされた固有表現認識 (NNER) は、重複する固有表現認識に対処する … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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UBENCH: Benchmarking Uncertainty in Large Language Models with Multiple Choice Questions
要約 大規模言語モデル (LLM) の急速な開発により、有望な実用的な結果が示さ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Generating Educational Materials with Different Levels of Readability using LLMs
要約 この研究では、意味を維持しながら教育資料を特定の読みやすさレベルに書き直す … 続きを読む