cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Boosting Multimodal Reasoning with Automated Structured Thinking

要約 マルチモーダルの大手言語モデルは、多様なドメイン全体に優れていますが、複雑 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Boosting Multimodal Reasoning with Automated Structured Thinking はコメントを受け付けていません

MetaFaith: Faithful Natural Language Uncertainty Expression in LLMs

要約 LLMSの信頼性における重要な要素は信頼性の高い不確実性コミュニケーション … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | MetaFaith: Faithful Natural Language Uncertainty Expression in LLMs はコメントを受け付けていません

Beyond Multiple Choice: Evaluating Steering Vectors for Adaptive Free-Form Summarization

要約 ステアリングベクターは、推論時間に言語モデルのアクティベーションに学習バイ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Beyond Multiple Choice: Evaluating Steering Vectors for Adaptive Free-Form Summarization はコメントを受け付けていません

AlphaOne: Reasoning Models Thinking Slow and Fast at Test Time

要約 このペーパーでは、テスト時に大きな推論モデル(LRMS)の推論の進捗状況を … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | AlphaOne: Reasoning Models Thinking Slow and Fast at Test Time はコメントを受け付けていません

Controllable Context Sensitivity and the Knob Behind It

要約 予測を行うとき、言語モデルは、そのコンテキストと事前の知識にどれだけ依存し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Controllable Context Sensitivity and the Knob Behind It はコメントを受け付けていません

Multi-Domain ABSA Conversation Dataset Generation via LLMs for Real-World Evaluation and Model Comparison

要約 アスペクトベースのセンチメント分析(ABSA)は、意見に対する詳細な洞察を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Multi-Domain ABSA Conversation Dataset Generation via LLMs for Real-World Evaluation and Model Comparison はコメントを受け付けていません

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、モデル内に保存されている膨大な量の知識のた … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting はコメントを受け付けていません

CoRet: Improved Retriever for Code Editing

要約 この論文では、コードセマンティクス、リポジトリ構造、コールグラフ依存関係を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | CoRet: Improved Retriever for Code Editing はコメントを受け付けていません

Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、コヒーレントテキストを生成し、コンテキスト … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models はコメントを受け付けていません

Don’t Reinvent the Wheel: Efficient Instruction-Following Text Embedding based on Guided Space Transformation

要約 この作業では、テキストの特定の属性を強調表示して、ユーザーの指示に適応する … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Don’t Reinvent the Wheel: Efficient Instruction-Following Text Embedding based on Guided Space Transformation はコメントを受け付けていません