「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

OmniCaptioner: One Captioner to Rule Them All

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 Omnicaptionerを提案します。これは、さまざまな視覚ドメインにわ … 続きを読む →

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Hogwild! Inference: Parallel LLM Generation via Concurrent Attention

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、高度な推論、長型のコンテンツ生成、および … 続きを読む →

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Confidence Regularized Masked Language Modeling using Text Length

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 マスクされた言語モデリングは、言語表現を学習するために広く使用されている方 … 続きを読む →

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Navigating the Rabbit Hole: Emergent Biases in LLM-Generated Attack Narratives Targeting Mental Health Groups

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、特定のグループに対する不均衡なバイアスを示 … 続きを読む →

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Large Language Models for Knowledge Graph Embedding: A Survey

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、ワールドワイドウェブ上の多くの知識主導型ア … 続きを読む →

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Recursive Training Loops in LLMs: How training data properties modulate distribution shift in generated data?

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、インターネット上のコンテンツの作成にますま … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Recursive Training Loops in LLMs: How training data properties modulate distribution shift in generated data? はコメントを受け付けていません

MMTEB: Massive Multilingual Text Embedding Benchmark

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 テキストの埋め込みは通常、言語、ドメイン、およびタスクの多様性によって制約 … 続きを読む →

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End-to-End Dialog Neural Coreference Resolution: Balancing Efficiency and Accuracy in Large-Scale Systems

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な共同解像度は、自然言語処理に大きな課題を提示し、効率と精度のバラン … 続きを読む →

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Leveraging Robust Optimization for LLM Alignment under Distribution Shifts

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、人間の価値に向かって出力を操作するための … 続きを読む →

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Enhancing Coreference Resolution with Pretrained Language Models: Bridging the Gap Between Syntax and Semantics

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、Coreference Resolutionを含むさ … 続きを読む →

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