「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Bayesian Experimental Design via Contrastive Diffusions

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 ベイズ最適実験計画 (BOED) は、一連の実験の実行コストを削減する強力 … 続きを読む →

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Agent Planning with World Knowledge Model

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 インタラクティブな計画タスクを実行するためのエージェント モデルとして大規 … 続きを読む →

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Discovering Knowledge-Critical Subnetworks in Pretrained Language Models

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 事前トレーニングされた言語モデル (LM) は、パラメータ内の知識の暗黙的 … 続きを読む →

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Inducing anxiety in large language models can induce bias

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、公開討論を活性化しながら、機械学習の研究 … 続きを読む →

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LLM-Mixer: Multiscale Mixing in LLMs for Time Series Forecasting

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 時系列予測は、特に複雑なマルチスケールの時間パターンのコンテキストにおいて … 続きを読む →

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Phantom: General Trigger Attacks on Retrieval Augmented Language Generation

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成 (RAG) は、最も関連性の高い知識ソースへの応答を固定、適 … 続きを読む →

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Mitigate Position Bias in Large Language Models via Scaling a Single Dimension

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れた一般化機能と堅牢な生成機能によ … 続きを読む →

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Layer-wise Importance Matters: Less Memory for Better Performance in Parameter-efficient Fine-tuning of Large Language Models

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 パラメータ効率の良い微調整 (PEFT) 手法は、主にメモリと計算オーバー … 続きを読む →

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Self-Data Distillation for Recovering Quality in Pruned Large Language Models

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルにより、自然言語処理は大幅に進歩しましたが、その展開には … 続きを読む →

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The $μ\mathcal{G}$ Language for Programming Graph Neural Networks

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワークは、グラフ構造のデータを処理するように特別 … 続きを読む →

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