「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Uncertainty of Thoughts: Uncertainty-Aware Planning Enhances Information Seeking in Large Language Models

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 不確実性に直面した場合、*情報を探す*能力は基本的に重要です。 医療診断や … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Uncertainty of Thoughts: Uncertainty-Aware Planning Enhances Information Seeking in Large Language Models はコメントを受け付けていません

Student Answer Forecasting: Transformer-Driven Answer Choice Prediction for Language Learning

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 インテリジェント個別指導システム (ITS) は、生徒の答えを予測してカス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CY, cs.LG | Student Answer Forecasting: Transformer-Driven Answer Choice Prediction for Language Learning はコメントを受け付けていません

The Fine-Tuning Paradox: Boosting Translation Quality Without Sacrificing LLM Abilities

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 機械翻訳用の大規模言語モデル (LLM) を微調整すると、全体的な翻訳品質 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | The Fine-Tuning Paradox: Boosting Translation Quality Without Sacrificing LLM Abilities はコメントを受け付けていません

Systematic Analysis for Pretrained Language Model Priming for Parameter-Efficient Fine-tuning

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 事前トレーニング済み言語モデル (PLM) を下流タスクに適応させるための … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Systematic Analysis for Pretrained Language Model Priming for Parameter-Efficient Fine-tuning はコメントを受け付けていません

Divide-and-Conquer Meets Consensus: Unleashing the Power of Functions in Code Generation

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルによるコード生成の最近の進歩にもかかわらず、複雑な要件を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.SE | Divide-and-Conquer Meets Consensus: Unleashing the Power of Functions in Code Generation はコメントを受け付けていません

Fill in the Gap! Combining Self-supervised Representation Learning with Neural Audio Synthesis for Speech Inpainting

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの音声自己教師あり学習 (SSL) モデルは、入力信号の欠落部分 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.SD, eess.AS | Fill in the Gap! Combining Self-supervised Representation Learning with Neural Audio Synthesis for Speech Inpainting はコメントを受け付けていません

A Morphology-Based Investigation of Positional Encodings

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 現代の深層学習モデルは、多様な形態を持つ言語に直接統合されていないにもかか … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | A Morphology-Based Investigation of Positional Encodings はコメントを受け付けていません

On the Representational Capacity of Recurrent Neural Language Models

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) に基づく言 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | On the Representational Capacity of Recurrent Neural Language Models はコメントを受け付けていません

Language Models Need Inductive Biases to Count Inductively

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 自然数を定義するペアノの公理という数学的レンズを通して見ても、数えることを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Language Models Need Inductive Biases to Count Inductively はコメントを受け付けていません

GNN-RAG: Graph Neural Retrieval for Large Language Model Reasoning

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 ナレッジ グラフ (KG) は、人間が作成した事実の知識を 3 つの要素 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | GNN-RAG: Graph Neural Retrieval for Large Language Model Reasoning はコメントを受け付けていません