cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Closed-form merging of parameter-efficient modules for Federated Continual Learning

要約 モデルのマージはディープラーニングにおける重要な技術として浮上しており、パ … 続きを読む

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Do Large Language Models Truly Grasp Mathematics? An Empirical Exploration

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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Federated Transformer: Multi-Party Vertical Federated Learning on Practical Fuzzily Linked Data

要約 Federated Learning (FL) は、生データを共有すること … 続きを読む

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CondTSF: One-line Plugin of Dataset Condensation for Time Series Forecasting

要約 データセット圧縮は、ディープ ニューラル ネットワークのトレーニングに使用 … 続きを読む

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

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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Counter-Current Learning: A Biologically Plausible Dual Network Approach for Deep Learning

要約 ニューラル ネットワークで広く使用されているにもかかわらず、誤差バックプロ … 続きを読む

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Conditional Language Policy: A General Framework for Steerable Multi-Objective Finetuning

要約 報酬ベースの微調整は、言語ポリシーを意図された行動 (創造性や安全性など) … 続きを読む

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Beyond position: how rotary embeddings shape representations and memory in autoregressive transfomers

要約 Rotary Positional Embeddings (RoPE) は … 続きを読む

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Correlated Proxies: A New Definition and Improved Mitigation for Reward Hacking

要約 複雑な目標を正確に指定することは難しいため、強化学習ポリシーは多くの場合、 … 続きを読む

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Training Free Guided Flow Matching with Optimal Control

要約 事前トレーニングされた拡散モデルとフローマッチングモデルを使用した制御され … 続きを読む

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