cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Improving Arabic Multi-Label Emotion Classification using Stacked Embeddings and Hybrid Loss Function

要約 マルチラベル感情分類では、特にアラビア語のような低リソース言語の場合、クラ … 続きを読む

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LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models

要約 この研究では、テキストで事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む

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Towards Objective and Unbiased Decision Assessments with LLM-Enhanced Hierarchical Attention Networks

要約 私たちは意思決定を行う際にどれだけ客観的で公平であるでしょうか? この研究 … 続きを読む

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Dynamic Rewarding with Prompt Optimization Enables Tuning-free Self-Alignment of Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) の調整は従来、コストのかかるトレーニングと人 … 続きを読む

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Interpretability Needs a New Paradigm

要約 解釈可能性は、人間に理解可能な言葉でモデルを説明する研究です。 現在、解釈 … 続きを読む

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R3HF: Reward Redistribution for Enhancing Reinforcement Learning from Human Feedback

要約 人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) は、大規模言語モデル ( … 続きを読む

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Fair Summarization: Bridging Quality and Diversity in Extractive Summaries

要約 ユーザーが作成したコンテンツの複数ドキュメントの要約における公平性は、自然 … 続きを読む

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Experiences from Creating a Benchmark for Sentiment Classification for Varieties of English

要約 既存のベンチマークは、英語の言語バリエーションなど、言語の多様性を考慮して … 続きを読む

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Are LLMs Prescient? A Continuous Evaluation using Daily News as the Oracle

要約 大規模言語モデル (LLM) の既存の評価ベンチマークの多くは、新しいモデ … 続きを読む

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Multi-IF: Benchmarking LLMs on Multi-Turn and Multilingual Instructions Following

要約 大規模言語モデル (LLM) は、モデルの出力をユーザーの期待に合わせるた … 続きを読む

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