「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

CITER: Collaborative Inference for Efficient Large Language Model Decoding with Token-Level Routing

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルは、様々なタスクにおいて目覚ましい成功を収めているが、推論 … 続きを読む →

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Activation Steering in Neural Theorem Provers

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）は、Leanのような証明アシスタントを用いた形式 … 続きを読む →

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NeMo-Inspector: A Visualization Tool for LLM Generation Analysis

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）を新しいタスクに適応させ、その全体的な能力を向上 … 続きを読む →

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Accuracy is Not Agreement: Expert-Aligned Evaluation of Crash Narrative Classification Models

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、ディープラーニング（DL）モデルの精度と、クラッシュナラティブ … 続きを読む →

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How Transformers Learn Regular Language Recognition: A Theoretical Study on Training Dynamics and Implicit Bias

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 言語認識タスクは自然言語処理（NLP）の基本であり、大規模言語モデル（LL … 続きを読む →

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AutoPrep: Natural Language Question-Aware Data Preparation with a Multi-Agent Framework

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 表形式質問応答（TQA）として知られる、表に関する自然言語（NL）の質問に … 続きを読む →

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Large Language Model-Driven Dynamic Assessment of Grammatical Accuracy in English Language Learner Writing

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、大規模言語モデル（LLM）による動的評価（DA）のスケールアッ … 続きを読む →

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Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 Llama-Nemotronシリーズは、卓越した推論能力、推論効率、オープ … 続きを読む →

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Dynamics of Spontaneous Topic Changes in Next Token Prediction with Self-Attention

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 人間の認知は、感情的、文脈的、または連想的な手がかりによって引き起こされる … 続きを読む →

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Attack and defense techniques in large language models: A survey and new perspectives

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）は、多くの自然言語処理タスクの中心的存在となって … 続きを読む →

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