「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Hierarchical Document Refinement for Long-context Retrieval-augmented Generation

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 実際のRAGアプリケーションは、多くの場合、冗長な情報とノイズが推論コスト … 続きを読む →

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Reinforcing the Diffusion Chain of Lateral Thought with Diffusion Language Models

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 拡散言語モデルの推論フレームワークであるラテラル思考の拡散チェーン（DCO … 続きを読む →

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Harnessing Multiple Large Language Models: A Survey on LLM Ensemble

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 LLM Ensembleは、それぞれが個々の強みから利益を得るために、それ … 続きを読む →

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Parallel Scaling Law for Language Models

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 パラメーター（パラメータースケーリング）または出力トークン（推論時間スケー … 続きを読む →

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SceneGenAgent: Precise Industrial Scene Generation with Coding Agent

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 産業シーンのモデリングは、産業製造のシミュレーションに不可欠です。 大規模 … 続きを読む →

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CL-RAG: Bridging the Gap in Retrieval-Augmented Generation with Curriculum Learning

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 検索された生成（RAG）は、大規模な言語モデル（LLM）の機能を強化する効 … 続きを読む →

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Can You Really Trust Code Copilots? Evaluating Large Language Models from a Code Security Perspective

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 コードセキュリティとユーザビリティは、大規模な言語モデル（LLM）によって … 続きを読む →

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RouteNator: A Router-Based Multi-Modal Architecture for Generating Synthetic Training Data for Function Calling LLMs

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、実際のユーザーインタラクションデータが利用できない場合、 … 続きを読む →

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Disentangling Memory and Reasoning Ability in Large Language Models

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、広範な知識と推論能力の両方を必要とする複 … 続きを読む →

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The Devil Is in the Word Alignment Details: On Translation-Based Cross-Lingual Transfer for Token Classification Tasks

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 翻訳トレインなど、翻訳を横断する転送XLTのための翻訳ベースの戦略 &#8 … 続きを読む →

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