cs.CL」カテゴリーアーカイブ

TikZero: Zero-Shot Text-Guided Graphics Program Synthesis

要約 生成AIの増加に伴い、テキストキャプションからの合成図は説得力のあるアプリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV | TikZero: Zero-Shot Text-Guided Graphics Program Synthesis はコメントを受け付けていません

Machine Unlearning in Hyperbolic vs. Euclidean Multimodal Contrastive Learning: Adapting Alignment Calibration to MERU

要約 大規模な事前訓練モデルでの選択的な概念除去にとって、マシンの未学習方法はま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.MM | Machine Unlearning in Hyperbolic vs. Euclidean Multimodal Contrastive Learning: Adapting Alignment Calibration to MERU はコメントを受け付けていません

Comparing Llama3 and DeepSeekR1 on Biomedical Text Classification Tasks

要約 この研究では、2つのオープンソースの大型言語モデル(LLMS)-llama … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Comparing Llama3 and DeepSeekR1 on Biomedical Text Classification Tasks はコメントを受け付けていません

A Review on Large Language Models for Visual Analytics

要約 このペーパーでは、大規模な言語モデル(LLM)と視覚分析、基礎概念、能力、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.HC | A Review on Large Language Models for Visual Analytics はコメントを受け付けていません

DAHRS: Divergence-Aware Hallucination-Remediated SRL Projection

要約 セマンティックロールラベル(SRL)は、多くの下流のアプリケーション、たと … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | DAHRS: Divergence-Aware Hallucination-Remediated SRL Projection はコメントを受け付けていません

When Pigs Get Sick: Multi-Agent AI for Swine Disease Detection

要約 豚疾患の監視は、世界の農業の持続可能性にとって重要ですが、その有効性は、限 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.IR, cs.MA | When Pigs Get Sick: Multi-Agent AI for Swine Disease Detection はコメントを受け付けていません

BabyLM Challenge: Exploring the Effect of Variation Sets on Language Model Training Efficiency

要約 現在の大規模な言語モデルは驚くべき成功を収めていますが、データ効率は克服す … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | BabyLM Challenge: Exploring the Effect of Variation Sets on Language Model Training Efficiency はコメントを受け付けていません

Entity-aware Cross-lingual Claim Detection for Automated Fact-checking

要約 検証を必要とするクレームを特定することは、特にソーシャルメディアプラットフ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Entity-aware Cross-lingual Claim Detection for Automated Fact-checking はコメントを受け付けていません

Model Hubs and Beyond: Analyzing Model Popularity, Performance, and Documentation

要約 顔を抱き締めるなどのプラットフォームでMLモデルの大規模な急増により、ユー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Model Hubs and Beyond: Analyzing Model Popularity, Performance, and Documentation はコメントを受け付けていません

None of the Others: a General Technique to Distinguish Reasoning from Memorization in Multiple-Choice LLM Evaluation Benchmarks

要約 LLMの評価では、数学指向の質問に数値のバリエーションを実行することにより … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | None of the Others: a General Technique to Distinguish Reasoning from Memorization in Multiple-Choice LLM Evaluation Benchmarks はコメントを受け付けていません