cs.CL」カテゴリーアーカイブ

DataMan: Data Manager for Pre-training Large Language Models

要約 データのスケーリング法則によって駆動される大規模な言語モデル(LLM)のパ … 続きを読む

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LLMs in Disease Diagnosis: A Comparative Study of DeepSeek-R1 and O3 Mini Across Chronic Health Conditions

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、疾患の分類と臨床的意思決定の両方を強化する … 続きを読む

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InftyThink: Breaking the Length Limits of Long-Context Reasoning in Large Language Models

要約 大規模な言語モデルの高度な推論は、挑戦的なタスクで顕著なパフォーマンスを達 … 続きを読む

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When Text Embedding Meets Large Language Model: A Comprehensive Survey

要約 テキストの埋め込みは、深い学習時代に自然言語処理(NLP)の基礎技術となっ … 続きを読む

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Latent Space Chain-of-Embedding Enables Output-free LLM Self-Evaluation

要約 LLMの自己評価は、展開の信頼性を大幅に改善する可能性のある応答の正確性を … 続きを読む

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Joint Fine-tuning and Conversion of Pretrained Speech and Language Models towards Linear Complexity

要約 LinformerやMambaなどのアーキテクチャは、最近、変圧器の競合的 … 続きを読む

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YouTube Comments Decoded: Leveraging LLMs for Low Resource Language Classification

要約 皮肉の検出は、特に意図された意味が文字通りの表現から逸脱している意見を伝え … 続きを読む

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The Impact of Item-Writing Flaws on Difficulty and Discrimination in Item Response Theory

要約 高品質のテスト項目は、特にアイテム応答理論(IRT)内の教育評価に不可欠で … 続きを読む

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Language Models, Graph Searching, and Supervision Adulteration: When More Supervision is Less and How to Make More More

要約 この作業は、グラフを検索する最小限の例であるパススタータスクに関するもので … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Language Models, Graph Searching, and Supervision Adulteration: When More Supervision is Less and How to Make More More はコメントを受け付けていません

DataEnvGym: Data Generation Agents in Teacher Environments with Student Feedback

要約 モデルを教えるためのトレーニングデータを作成するプロセスは現在、モデルの弱 … 続きを読む

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