「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

MiCEval: Unveiling Multimodal Chain of Thought’s Quality via Image Description and Reasoning Steps

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダル思考連鎖 (MCoT) は、さまざまな複雑な推論タスクにわた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | MiCEval: Unveiling Multimodal Chain of Thought’s Quality via Image Description and Reasoning Steps はコメントを受け付けていません

Are AI Detectors Good Enough? A Survey on Quality of Datasets With Machine-Generated Texts

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 自己回帰大規模言語モデル (LLM) の急速な開発により、生成されるテキス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Are AI Detectors Good Enough? A Survey on Quality of Datasets With Machine-Generated Texts はコメントを受け付けていません

SignAttention: On the Interpretability of Transformer Models for Sign Language Translation

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ビデオベースのギリシャ手話からグロスやテキストへの翻訳に焦点 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | SignAttention: On the Interpretability of Transformer Models for Sign Language Translation はコメントを受け付けていません

Do LLMs ‘know’ internally when they follow instructions?

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) を使用して AI エージェントを構築するには … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Do LLMs ‘know’ internally when they follow instructions? はコメントを受け付けていません

What’s under the hood: Investigating Automatic Metrics on Meeting Summarization

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 オンラインでのやり取りの増加を考慮すると、会議の要約は重要なタスクになって … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | What’s under the hood: Investigating Automatic Metrics on Meeting Summarization はコメントを受け付けていません

Tell me what I need to know: Exploring LLM-based (Personalized) Abstractive Multi-Source Meeting Summarization

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 会議の要約はデジタル コミュニケーションにおいて重要ですが、既存のソリュー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Tell me what I need to know: Exploring LLM-based (Personalized) Abstractive Multi-Source Meeting Summarization はコメントを受け付けていません

RAG-ConfusionQA: A Benchmark for Evaluating LLMs on Confusing Questions

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 会話型 AI エージェントは、検索拡張生成 (RAG) を使用して、ユーザ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | RAG-ConfusionQA: A Benchmark for Evaluating LLMs on Confusing Questions はコメントを受け付けていません

Large Language Models Are Overparameterized Text Encoders

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、教師あり対比トレーニングで微調整すると、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Large Language Models Are Overparameterized Text Encoders はコメントを受け付けていません

Optimizing Attention with Mirror Descent: Generalized Max-Margin Token Selection

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 アテンション メカニズムは、モデルが入力データの関連部分に選択的に焦点を当 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Optimizing Attention with Mirror Descent: Generalized Max-Margin Token Selection はコメントを受け付けていません

Do LLMs estimate uncertainty well in instruction-following?

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、ユーザーの指示に正確に従うことができれば … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Do LLMs estimate uncertainty well in instruction-following? はコメントを受け付けていません