「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 インターネットを活用して教育リソースを配布するオンライン教育プラットフォー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges はコメントを受け付けていません

Comparing Specialised Small and General Large Language Models on Text Classification: 100 Labelled Samples to Achieve Break-Even Performance

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 限られたラベル付きデータを使用して NLP タスクを解決する場合、研究者は … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Comparing Specialised Small and General Large Language Models on Text Classification: 100 Labelled Samples to Achieve Break-Even Performance はコメントを受け付けていません

Structured Packing in LLM Training Improves Long Context Utilization

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 ロングコンテキストの大規模言語モデルの最近の開発は、かなりの注目を集めてい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Structured Packing in LLM Training Improves Long Context Utilization はコメントを受け付けていません

Systematic Offensive Stereotyping (SOS) Bias in Language Models

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、言語モデル (LM) における SOS バイアスを測定するた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Systematic Offensive Stereotyping (SOS) Bias in Language Models はコメントを受け付けていません

CodeBenchGen: Creating Scalable Execution-based Code Generation Benchmarks

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 さまざまなシナリオにわたるコード生成システムの評価を容易にするために、人間 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.SE | CodeBenchGen: Creating Scalable Execution-based Code Generation Benchmarks はコメントを受け付けていません

On Bias and Fairness in NLP: Investigating the Impact of Bias and Debiasing in Language Models on the Fairness of Toxicity Detection

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルは、新しい最先端の自然言語処理 (NLP) モデルであり、多くの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | On Bias and Fairness in NLP: Investigating the Impact of Bias and Debiasing in Language Models on the Fairness of Toxicity Detection はコメントを受け付けていません

Reinforcement Retrieval Leveraging Fine-grained Feedback for Fact Checking News Claims with Black-Box LLM

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張言語モデルは、事実が重要なタスクを含む自然言語処理 (NLP) の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Reinforcement Retrieval Leveraging Fine-grained Feedback for Fact Checking News Claims with Black-Box LLM はコメントを受け付けていません

When to Trust LLMs: Aligning Confidence with Response Quality

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 自然言語生成における大規模言語モデル (LLM) の成功にもかかわらず、L … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | When to Trust LLMs: Aligning Confidence with Response Quality はコメントを受け付けていません

Walia-LLM: Enhancing Amharic-LLaMA by Integrating Task-Specific and Generative Datasets

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語の理解と生成において優れたパフ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Walia-LLM: Enhancing Amharic-LLaMA by Integrating Task-Specific and Generative Datasets はコメントを受け付けていません

Metronome: tracing variation in poetic meters via local sequence alignment

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 すべての詩的な形式はどこかから来ます。 韻律テンプレートは、何世代にもわた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Metronome: tracing variation in poetic meters via local sequence alignment はコメントを受け付けていません