「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Large Language Model Evaluation via Matrix Nuclear-Norm

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) が進化し続けるにつれて、情報を圧縮して冗長性 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Large Language Model Evaluation via Matrix Nuclear-Norm はコメントを受け付けていません

Large Language Models Are Active Critics in NLG Evaluation

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 自然言語生成 (NLG) システムを評価するために大規模言語モデル (LL … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Large Language Models Are Active Critics in NLG Evaluation はコメントを受け付けていません

Balancing Continuous Pre-Training and Instruction Fine-Tuning: Optimizing Instruction-Following in LLMs

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 公共で使用する大規模言語モデル (LLM) では、最新のデータを最新の状態 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Balancing Continuous Pre-Training and Instruction Fine-Tuning: Optimizing Instruction-Following in LLMs はコメントを受け付けていません

Use Random Selection for Now: Investigation of Few-Shot Selection Strategies in LLM-based Text Augmentation for Classification

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 生成大規模言語モデル (LLM) は、テキスト サンプルが言い換え (また … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Use Random Selection for Now: Investigation of Few-Shot Selection Strategies in LLM-based Text Augmentation for Classification はコメントを受け付けていません

Denial-of-Service Poisoning Attacks against Large Language Models

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、LLM がサービス拒否 (DoS) 攻撃に対して脆弱である … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | Denial-of-Service Poisoning Attacks against Large Language Models はコメントを受け付けていません

Context-Parametric Inversion: Why Instruction Finetuning May Not Actually Improve Context Reliance

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、ユーザーの指示に従い、入力コンテキストを処理する能力 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Context-Parametric Inversion: Why Instruction Finetuning May Not Actually Improve Context Reliance はコメントを受け付けていません

Mix Data or Merge Models? Optimizing for Diverse Multi-Task Learning

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなアプリケーションに世界中で採用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Mix Data or Merge Models? Optimizing for Diverse Multi-Task Learning はコメントを受け付けていません

Reuse Your Rewards: Reward Model Transfer for Zero-Shot Cross-Lingual Alignment

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 人間が注釈を付けた嗜好データに基づいて言語モデル (LM) を調整すること … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Reuse Your Rewards: Reward Model Transfer for Zero-Shot Cross-Lingual Alignment はコメントを受け付けていません

Local and Global Decoding in Text Generation

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 対話システムなどのアプリケーションの重要なコンポーネントであるテキスト生成 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Local and Global Decoding in Text Generation はコメントを受け付けていません

Your Mixture-of-Experts LLM Is Secretly an Embedding Model For Free

投稿日: 2024年10月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は生成タスクでは優れていますが、デコーダのみ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Your Mixture-of-Experts LLM Is Secretly an Embedding Model For Free はコメントを受け付けていません