「cs.IR」カテゴリーアーカイブ

UDA: A Benchmark Suite for Retrieval Augmented Generation in Real-world Document Analysis

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成 (RAG) の使用により、外部データとの連携における大規模言 … 続きを読む →

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Prompt Perturbation in Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の使用が広範囲のドメインで急速に増加するにつ … 続きを読む →

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Influence Maximization via Graph Neural Bandits

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 影響最大化 (IM) の研究において、拡散ネットワークのトポロジーに関する … 続きを読む →

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TourRank: Utilizing Large Language Models for Documents Ranking with a Tournament-Inspired Strategy

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、ゼロショット ドキュメントのランキングに … 続きを読む →

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Prompts as Auto-Optimized Training Hyperparameters: Training Best-in-Class IR Models from Scratch with 10 Gold Labels

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、わずか 10 個のゴールド関連ラベルを使用して小規模 (1 億パ … 続きを読む →

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Multi-Layer Ranking with Large Language Models for News Source Recommendation

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 ニュースイベントの信頼できる情報源を探すために、専門家による推​​薦という … 続きを読む →

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A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 AI の最も高度な技術の 1 つである検索拡張生成 (RAG) は、信頼性 … 続きを読む →

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LimGen: Probing the LLMs for Generating Suggestive Limitations of Research Papers

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 限界を検討することは、学術研究のレビュープロセスにおいて重要なステップであ … 続きを読む →

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HIRO: Hierarchical Information Retrieval Optimization

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は自然言語タスクに優れていますが、静的トレー … 続きを読む →

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A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 AI の最も高度な技術の 1 つである検索拡張生成 (RAG) は、信頼性 … 続きを読む →

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