cs.CL」カテゴリーアーカイブ

MathGAP: Out-of-Distribution Evaluation on Problems with Arbitrarily Complex Proofs

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、高精度で算術的な単語の問題を解決できます … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | MathGAP: Out-of-Distribution Evaluation on Problems with Arbitrarily Complex Proofs はコメントを受け付けていません

The Graph’s Apprentice: Teaching an LLM Low Level Knowledge for Circuit Quality Estimation

要約 ロジック合成は、ハードウェア説明言語(HDL)設計を最適化されたネットリス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.CL, cs.LG | The Graph’s Apprentice: Teaching an LLM Low Level Knowledge for Circuit Quality Estimation はコメントを受け付けていません

OWLS: Scaling Laws for Multilingual Speech Recognition and Translation Models

要約 ニューラルスケーリング法則は、堅牢なシーケンス処理アーキテクチャを設計する … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, eess.AS | OWLS: Scaling Laws for Multilingual Speech Recognition and Translation Models はコメントを受け付けていません

Verbalized Machine Learning: Revisiting Machine Learning with Language Models

要約 大規模な言語モデル(LLMS)によって行われた進捗状況に動機付けられ、言葉 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.LG | Verbalized Machine Learning: Revisiting Machine Learning with Language Models はコメントを受け付けていません

Hands-off Image Editing: Language-guided Editing without any Task-specific Labeling, Masking or even Training

要約 命令ガイド付き画像編集は、画像と指示を取り、その命令に従って変更されたその … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV | Hands-off Image Editing: Language-guided Editing without any Task-specific Labeling, Masking or even Training はコメントを受け付けていません

Revisiting Generalization Power of a DNN in Terms of Symbolic Interactions

要約 このペーパーは、相互作用の観点から深いニューラルネットワーク(DNNS)の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG | Revisiting Generalization Power of a DNN in Terms of Symbolic Interactions はコメントを受け付けていません

Step-Video-T2V Technical Report: The Practice, Challenges, and Future of Video Foundation Model

要約 30Bパラメーターと最大204フレームの長さまでのビデオを生成する機能を備 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV | Step-Video-T2V Technical Report: The Practice, Challenges, and Future of Video Foundation Model はコメントを受け付けていません

VisCon-100K: Leveraging Contextual Web Data for Fine-tuning Vision Language Models

要約 ビジョン言語モデル(VLM)は、さまざまな視覚ベンチマークで優れていますが … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV | VisCon-100K: Leveraging Contextual Web Data for Fine-tuning Vision Language Models はコメントを受け付けていません

MM-RLHF: The Next Step Forward in Multimodal LLM Alignment

要約 マルチモーダルの大手言語モデル(MLLM)の顕著な進歩にもかかわらず、ほと … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV | MM-RLHF: The Next Step Forward in Multimodal LLM Alignment はコメントを受け付けていません

Optimizing GPT for Video Understanding: Zero-Shot Performance and Prompt Engineering

要約 この調査では、ビデオ品質の7つの重要なカテゴリにわたってゼロショット分類の … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.LG | Optimizing GPT for Video Understanding: Zero-Shot Performance and Prompt Engineering はコメントを受け付けていません