「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular Knowledge

投稿日: 2024年9月30日 作成者: jarxiv

要約 言語モデル (LM) は膨大な量の事実の知識を記憶し、さまざまなタスクや領 … 続きを読む →

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Few-shot Pairwise Rank Prompting: An Effective Non-Parametric Retrieval Model

投稿日: 2024年9月30日 作成者: jarxiv

要約 教師ありランキング モデルは、効果的であるという利点にもかかわらず、通常は … 続きを読む →

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BeanCounter: A low-toxicity, large-scale, and open dataset of business-oriented text

投稿日: 2024年9月30日 作成者: jarxiv

要約 言語モデリングにおける最近の進歩の多くは、同じモデル アーキテクチャをより … 続きを読む →

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NumeroLogic: Number Encoding for Enhanced LLMs’ Numerical Reasoning

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルは、数値データの処理と算術演算の実行に苦労します。 私たちは、こ … 続きを読む →

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MIO: A Foundation Model on Multimodal Tokens

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、エンドツーエンドの自己回帰方式で音声、テキスト、画像、ビ … 続きを読む →

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J2N — Nominal Adjective Identification and its Application

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、自然言語処理 (NLP) タスク、特に品詞 (POS) のタ … 続きを読む →

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Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular Knowledge

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 言語モデル (LM) は膨大な量の事実の知識を記憶し、さまざまなタスクや領 … 続きを読む →

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On the Design and Analysis of LLM-Based Algorithms

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、LLM ベースのアルゴリズム、つまり、大規模言語モデル (LLM … 続きを読む →

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DAPE: Data-Adaptive Positional Encoding for Length Extrapolation

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 位置エンコーディングはトランスフォーマーにおいて重要な役割を果たし、モデル … 続きを読む →

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Abstraction-of-Thought Makes Language Models Better Reasoners

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 抽象的推論、つまり問題の抽象的な本質から推論する能力は、人間の推論を一般化 … 続きを読む →

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