「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

A FAIR and Free Prompt-based Research Assistant

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 このデモでは、標準化された指示テンプレートとして定義され、ユーザー入力でイ … 続きを読む →

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A Watermark for Low-entropy and Unbiased Generation in Large Language Models

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、悪用のリスクが浮き彫りに … 続きを読む →

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Synergy-of-Thoughts: Eliciting Efficient Reasoning in Hybrid Language Models

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、幅広いタスクにおいて優れた創発的能力を示 … 続きを読む →

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MineLand: Simulating Large-Scale Multi-Agent Interactions with Limited Multimodal Senses and Physical Needs

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 視覚言語モデル (VLM) は広範なコラボレーションを必要とするタスクに有 … 続きを読む →

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Calibrated Self-Rewarding Vision Language Models

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模ビジョン言語モデル (LVLM) は、事前トレーニングされた大規模言 … 続きを読む →

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LaFiCMIL: Rethinking Large File Classification from the Perspective of Correlated Multiple Instance Learning

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 トランスフォーマー ベースのモデルは、自然言語処理、特にテキスト分類タスク … 続きを読む →

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Unveiling the Achilles’ Heel of NLG Evaluators: A Unified Adversarial Framework Driven by Large Language Models

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 自然言語生成 (NLG) システムの自動評価には、長期にわたる課題がありま … 続きを読む →

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Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、明示的な社会的バイアス テストに合格する … 続きを読む →

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CAPE: Context-Adaptive Positional Encoding for Length Extrapolation

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 位置エンコーディングはトランスフォーマーにおいて重要な役割を果たし、モデル … 続きを読む →

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SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 Direct Preference Optimization (DPO) … 続きを読む →

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