cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Scaling Laws with Vocabulary: Larger Models Deserve Larger Vocabularies

要約 大規模言語モデル(LLM)のスケーリングに関する研究は、主にモデルパラメー … 続きを読む

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ProSwitch: Knowledge-Guided Instruction Tuning to Switch Between Professional and Non-Professional Answers

要約 大規模言語モデル(LLM)は、テキストの要約や制御されたテキストの生成など … 続きを読む

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The Re-Label Method For Data-Centric Machine Learning

要約 ディープラーニングのアプリケーションでは、手作業でラベル付けされたデータに … 続きを読む

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LLM-ESR: Large Language Models Enhancement for Long-tailed Sequential Recommendation

要約 逐次レコメンダーシステム(SRS)は、過去の相互作用に基づいてユーザーのそ … 続きを読む

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Channel-Wise Mixed-Precision Quantization for Large Language Models

要約 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い言語タスクで顕著な成功を収めているが、 … 続きを読む

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Parameter-Efficient Fine-Tuning in Large Models: A Survey of Methodologies

要約 生予測をスケーリングすることで予測される大規模モデルは、多くの分野で画期的 … 続きを読む

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TART: An Open-Source Tool-Augmented Framework for Explainable Table-based Reasoning

要約 現在の大規模言語モデル(LLM)は、テーブル構造を理解し、テーブル質問応答 … 続きを読む

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CRAG — Comprehensive RAG Benchmark

要約 検索補強型生成(RAG)は最近、大規模言語モデル(LLM)の欠点である知識 … 続きを読む

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Lightweight Transducer Based on Frame-Level Criterion

要約 シーケンスレベルの基準に基づいて学習されたトランスデューサモデルは、大きな … 続きを読む

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In-Context Transfer Learning: Demonstration Synthesis by Transferring Similar Tasks

要約 インコンテキスト学習(In-Context Learning: ICL)は … 続きを読む

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