「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Circuit Complexity Bounds for Visual Autoregressive Model

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 特定のモデルの表現力を理解することは、その能力の限界を把握するために不可欠 … 続きを読む →

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Multimodal Graph Constrastive Learning and Prompt for ChartQA

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 ChartQA は、チャート要素の複雑な分布と基礎となるデータ内に埋め込ま … 続きを読む →

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Preference-grounded Token-level Guidance for Language Model Fine-tuning

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 言語モデル (LM) を好みに合わせて調整することは、自然言語生成における … 続きを読む →

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LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 近年、大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩により科学研究の状況が一変 … 続きを読む →

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Federated Learning and RAG Integration: A Scalable Approach for Medical Large Language Models

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、フェデレーテッド ラーニング フレームワーク内に検索拡張生成 … 続きを読む →

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MEDSAGE: Enhancing Robustness of Medical Dialogue Summarization to ASR Errors with LLM-generated Synthetic Dialogues

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 自動音声認識 (ASR) システムは、音声をテキストに書き写す際に極めて重 … 続きを読む →

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BudgetMLAgent: A Cost-Effective LLM Multi-Agent system for Automating Machine Learning Tasks

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード スニペットの生成などのさまざまな … 続きを読む →

カテゴリー: 68T42, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MA, I.2.1 | BudgetMLAgent: A Cost-Effective LLM Multi-Agent system for Automating Machine Learning Tasks はコメントを受け付けていません

Who Does the Giant Number Pile Like Best: Analyzing Fairness in Hiring Contexts

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、採用のような一か八かのアプリケーションに … 続きを読む →

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Understanding Before Reasoning: Enhancing Chain-of-Thought with Iterative Summarization Pre-Prompting

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 思考連鎖 (CoT) プロンプトは、複雑な推論を強化するための大規模言語モ … 続きを読む →

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TimelineKGQA: A Comprehensive Question-Answer Pair Generator for Temporal Knowledge Graphs

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 テンポラル ナレッジ グラフ (TKG) を使用した質問応答は、進化する事 … 続きを読む →

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