「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Instruction Tuning with Human Curriculum

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、(1) カリキュラム指導チューニングを紹介し、(2) 多様な … 続きを読む →

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Knowledgeable In-Context Tuning: Exploring and Exploiting Factual Knowledge for In-Context Learning

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、いくつかのラベル付きトレーニング サンプ … 続きを読む →

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TofuEval: Evaluating Hallucinations of LLMs on Topic-Focused Dialogue Summarization

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 単一ドキュメントのニュース要約では、事実の一貫性または幻覚の評価に関する研 … 続きを読む →

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Sparse Feature Circuits: Discovering and Editing Interpretable Causal Graphs in Language Models

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 疎な特徴回路を発見して適用する方法を紹介します。 これらは、言語モデルの動 … 続きを読む →

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Low-Rank Adaptation for Multilingual Summarization: An Empirical Study

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 事前トレーニングされた大規模言語モデルの進歩により、NLP の最近の進歩が … 続きを読む →

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Citation: A Key to Building Responsible and Accountable Large Language Models

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、知的財産 (IP) や倫理的懸念などの固 … 続きを読む →

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ARES: An Automated Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成 (RAG) システムの評価は、従来、入力クエリ、取得するパッ … 続きを読む →

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Safer-Instruct: Aligning Language Models with Automated Preference Data

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、言語モデルのモ … 続きを読む →

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Efficient Post-training Quantization with FP8 Formats

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 LLM や拡散モデルなどの深層学習手法の最近の進歩により、精度を維持しなが … 続きを読む →

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TinyLLM: Learning a Small Student from Multiple Large Language Models

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 小規模な LLM はより柔軟に、より少ない費用で導入できるため、推論機能を … 続きを読む →

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