「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

AlleNoise: large-scale text classification benchmark dataset with real-world label noise

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 ラベル ノイズは、堅牢な分類モデルをトレーニングする上で依然として課題です … 続きを読む →

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MiLoRA: Efficient Mixture of Low-Rank Adaptation for Large Language Models Fine-tuning

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 低ランク適応 (LoRA) とその専門家混合 (MOE) バリアントは、非 … 続きを読む →

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LongRAG: A Dual-Perspective Retrieval-Augmented Generation Paradigm for Long-Context Question Answering

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 長い文脈の質問応答 (LCQA) は、難しいタスクであり、長い文脈の文書を … 続きを読む →

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Does Generative AI speak Nigerian-Pidgin?: Issues about Representativeness and Bias for Multilingualism in LLMs

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 ナイジェリアは 500 以上の言語がある多言語国家です。 ナイジャはナイジ … 続きを読む →

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Do LLMs Have Distinct and Consistent Personality? TRAIT: Personality Testset designed for LLMs with Psychometrics

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、LLM は会話エージェン … 続きを読む →

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SimRAG: Self-Improving Retrieval-Augmented Generation for Adapting Large Language Models to Specialized Domains

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成 (RAG) は、外部知識を統合することにより、大規模言語モデ … 続きを読む →

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ExpertFlow: Optimized Expert Activation and Token Allocation for Efficient Mixture-of-Experts Inference

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 Sparse Mixture of Experts (MoE) モデルは、 … 続きを読む →

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Do Large Language Models Truly Grasp Mathematics? An Empirical Exploration

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 LLM の数学的タスクの熟練にもかかわらず、LLM の数学的推論能力の基礎 … 続きを読む →

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Proof of Thought : Neurosymbolic Program Synthesis allows Robust and Interpretable Reasoning

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理に革命をもたらしましたが、特に … 続きを読む →

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STAR: SocioTechnical Approach to Red Teaming Language Models

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、大規模な言語モデルのレッド チームの安全性に関する現在のベス … 続きを読む →

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