cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Reinforcement Learning Outperforms Supervised Fine-Tuning: A Case Study on Audio Question Answering

要約 最近、強化学習(RL)は、大規模な言語モデル(LLM)の推論能力を大幅に強 … 続きを読む

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Probabilities of Chat LLMs Are Miscalibrated but Still Predict Correctness on Multiple-Choice Q&A

要約 チャット用に微調整された15の大手言語モデル(LLM)を研究し、最大のソフ … 続きを読む

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VenusFactory: A Unified Platform for Protein Engineering Data Retrieval and Language Model Fine-Tuning

要約 自然言語加工(NLP)は、事前に訓練されたタンパク質言語モデル(PLMS) … 続きを読む

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From 1,000,000 Users to Every User: Scaling Up Personalized Preference for User-level Alignment

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、ユーザーの価値とニーズの多様性を根本的に見 … 続きを読む

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Dynamic Bi-Elman Attention Networks (DBEAN): Dual-Directional Context-Aware Representation Learning for Enhanced Text Classification

要約 自然言語処理(NLP)の基本的なタスクであるテキスト分類は、テキストデータ … 続きを読む

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What Makes a Reward Model a Good Teacher? An Optimization Perspective

要約 人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習の成功は、報酬モデルの品質に … 続きを読む

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Value Profiles for Encoding Human Variation

要約 評価タスクにおける人間の変動のモデリングは、パーソナライズ、多元的モデルア … 続きを読む

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SemEval-2025 Task 1: AdMIRe — Advancing Multimodal Idiomaticity Representation

要約 慣用的な表現は、NLPにユニークな課題を提示します。その意味は、構成要素の … 続きを読む

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Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model Safety

要約 大規模な事前トレーニングによる学習と一般化における並外れた能力によって推進 … 続きを読む

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TULIP: Towards Unified Language-Image Pretraining

要約 ClipやSiglipなどの画像テキストコントラストモデルの最近の成功にも … 続きを読む

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