「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

A Semantic-based Layer Freezing Approach to Efficient Fine-Tuning of Language Models

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 言語モデル (LM) を微調整することは、モデルを下流のデータとタスクに適 … 続きを読む →

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Improving Multi-Agent Debate with Sparse Communication Topology

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェントディベートは、推論および事実性タスクの大規模言語モデルの … 続きを読む →

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DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for language models

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルの改善を目的とした、制御されたデータセット実験のためのテストベッ … 続きを読む →

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Safety Arithmetic: A Framework for Test-time Safety Alignment of Language Models by Steering Parameters and Activations

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は翻訳や質問応答などのアプリケーションに不可 … 続きを読む →

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ICLEF: In-Context Learning with Expert Feedback for Explainable Style Transfer

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 最先端の大規模言語モデル (LLM) は、テキストをあるスタイルから別のス … 続きを読む →

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How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining?

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) が実質的な事実知識を保存できるという最近の観 … 続きを読む →

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RE-GAINS & EnCHANT: Intelligent Tool Manipulation Systems For Enhanced Query Responses

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 LLM は目覚ましい成功を収めていますが、入力クエリやツール引数の説明が不 … 続きを読む →

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Learning to Check: Unleashing Potentials for Self-Correction in Large Language Models

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 自己修正は、大規模言語モデル (LLM) から生成された出力のスタイルとセ … 続きを読む →

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Reference-based Metrics Disprove Themselves in Question Generation

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 BLEU や BERTScore などの参照ベースの指標は、質問生成 (Q … 続きを読む →

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Benchmarking of LLM Detection: Comparing Two Competing Approaches

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、LLM テキスト認識の分野の概要を説明します。 LLM で生 … 続きを読む →

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