「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

ACC-Collab: An Actor-Critic Approach to Multi-Agent LLM Collaboration

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、さまざまな言語ベースのタスクの汎用ツールと … 続きを読む →

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HybridNorm: Towards Stable and Efficient Transformer Training via Hybrid Normalization

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 トランスフォーマーは、特に大規模な言語モデル（LLM）で、幅広い機械学習タ … 続きを読む →

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Mark Your LLM: Detecting the Misuse of Open-Source Large Language Models via Watermarking

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 LLAMA3のようなオープンソースの大手言語モデル（LLM）がより能力が高 … 続きを読む →

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Implicit Cross-Lingual Rewarding for Efficient Multilingual Preference Alignment

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 直接選好最適化（DPO）は、大規模な言語モデル（LLM）を人間の好みに合わ … 続きを読む →

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AdaptBot: Combining LLM with Knowledge Graphs and Human Input for Generic-to-Specific Task Decomposition and Knowledge Refinement

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 人間を支援する具体化されたエージェントは、多くの場合、新しいタスクを完了す … 続きを読む →

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HELMET: How to Evaluate Long-Context Language Models Effectively and Thoroughly

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 長いコンテキスト言語モデル（LCLMS）を評価するために多くのベンチマーク … 続きを読む →

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L1: Controlling How Long A Reasoning Model Thinks With Reinforcement Learning

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 Reasoning Languageモデルは、「Thinking long … 続きを読む →

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Scaling Rich Style-Prompted Text-to-Speech Datasets

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 豊かなスタイルのキャプションでスピーチの発話を注釈する大規模なデータセット … 続きを読む →

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How Far Are We on the Decision-Making of LLMs? Evaluating LLMs’ Gaming Ability in Multi-Agent Environments

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 意思決定は、多様な能力を必要とする複雑なプロセスであり、大規模な言語モデル … 続きを読む →

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Enough Coin Flips Can Make LLMs Act Bayesian

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、入力プロンプトに与えられた少数のショット … 続きを読む →

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