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DyePack: Provably Flagging Test Set Contamination in LLMs Using Backdoors
要約 オープンベンチマークは、再現性と透明性を提供し、大規模な言語モデルの評価と … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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X-Driver: Explainable Autonomous Driving with Vision-Language Models
要約 エンド・ツー・エンドの自律走行は著しく進歩しており、従来のパイプラインより … 続きを読む
Adaptive Graph Pruning for Multi-Agent Communication
要約 大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）に基 … 続きを読む
Cannot See the Forest for the Trees: Invoking Heuristics and Biases to Elicit Irrational Choices of LLMs
要約 大規模言語モデル（Large Language Models: LLM）は … 続きを読む
HACo-Det: A Study Towards Fine-Grained Machine-Generated Text Detection under Human-AI Coauthoring
要約 大規模言語モデル（LLM）の誤用は潜在的なリスクをもたらすため、機械生成テ … 続きを読む
FlowerTune: A Cross-Domain Benchmark for Federated Fine-Tuning of Large Language Models
要約 大規模言語モデル(LLM)は様々な領域で最先端の結果を達成しているが、その … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Lower Layers Matter: Alleviating Hallucination via Multi-Layer Fusion Contrastive Decoding with Truthfulness Refocused
要約 大規模言語モデル（LLM）は、様々な自然言語処理タスクにおいて卓越した性能 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Expanding before Inferring: Enhancing Factuality in Large Language Models through Premature Layers Interpolation
要約 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解と生成において目覚ましい能力を発 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Meta-Learning Neural Mechanisms rather than Bayesian Priors
要約 子どもは、大規模な言語モデルが必要とするデータよりも数桁少ないデータにさら … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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KRISTEVA: Close Reading as a Novel Task for Benchmarking Interpretive Reasoning
要約 大学レベルの英語コースでは、毎年何千万もの小論文が書かれ、採点されている。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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