cs.LG」カテゴリーアーカイブ

RAFT: Realistic Attacks to Fool Text Detectors

要約 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて卓越した流暢性を示してき … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | RAFT: Realistic Attacks to Fool Text Detectors はコメントを受け付けていません

FusionDTI: Fine-grained Binding Discovery with Token-level Fusion for Drug-Target Interaction

要約 創薬プロセスにおいて、薬物-標的相互作用(DTI)の予測は極めて重要である … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.BM, q-bio.QM | FusionDTI: Fine-grained Binding Discovery with Token-level Fusion for Drug-Target Interaction はコメントを受け付けていません

Vulnerability Detection via Topological Analysis of Attention Maps

要約 最近、脆弱性検出に対するディープラーニング(DL)アプローチが大きな注目を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.AT | Vulnerability Detection via Topological Analysis of Attention Maps はコメントを受け付けていません

Generative Artificial Intelligence for Navigating Synthesizable Chemical Space

要約 合成可能な化学空間を効率的に探索し、ナビゲートするために設計された生成モデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM | Generative Artificial Intelligence for Navigating Synthesizable Chemical Space はコメントを受け付けていません

Avoiding Catastrophe in Online Learning by Asking for Help

要約 形式的な後悔保証を持つほとんどの学習アルゴリズムは、どんなミスも修復不可能 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Avoiding Catastrophe in Online Learning by Asking for Help はコメントを受け付けていません

A Survey on Time-Series Pre-Trained Models

要約 時系列マイニング(TSM)は、実用的なアプリケーションにおいて大きな可能性 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | A Survey on Time-Series Pre-Trained Models はコメントを受け付けていません

A Probabilistic Perspective on Unlearning and Alignment for Large Language Models

要約 大規模言語モデル(LLM)の包括的な評価は未解決の研究課題である。既存の評 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | A Probabilistic Perspective on Unlearning and Alignment for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Ward: Provable RAG Dataset Inference via LLM Watermarks

要約 検索補強型生成(RAG)は、生成中に外部データを取り込むことを可能にするこ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | Ward: Provable RAG Dataset Inference via LLM Watermarks はコメントを受け付けていません

Training on more Reachable Tasks for Generalisation in Reinforcement Learning

要約 マルチタスク強化学習では、エージェントは固定されたタスクのセットで学習し、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Training on more Reachable Tasks for Generalisation in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Probabilities of Chat LLMs Are Miscalibrated but Still Predict Correctness on Multiple-Choice Q&A

要約 我々は、チャット用に微調整された14の大規模言語モデル(LLM)を研究し、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Probabilities of Chat LLMs Are Miscalibrated but Still Predict Correctness on Multiple-Choice Q&A はコメントを受け付けていません