cs.LG」カテゴリーアーカイブ

ArcheType: A Novel Framework for Open-Source Column Type Annotation using Large Language Models

要約 セマンティック列タイプ アノテーション (CTA) に対する既存の深層学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, H.3 | ArcheType: A Novel Framework for Open-Source Column Type Annotation using Large Language Models はコメントを受け付けていません

In-Context Learning with Representations: Contextual Generalization of Trained Transformers

要約 インコンテキスト学習 (ICL) とは、事前トレーニングされた大規模言語モ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | In-Context Learning with Representations: Contextual Generalization of Trained Transformers はコメントを受け付けていません

Multilingual Needle in a Haystack: Investigating Long-Context Behavior of Multilingual Large Language Models

要約 最近の大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな言語でのクエリに応答する … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Multilingual Needle in a Haystack: Investigating Long-Context Behavior of Multilingual Large Language Models はコメントを受け付けていません

Topic-Based Watermarks for LLM-Generated Text

要約 大規模言語モデル (LLM) によって生成されたテキストと人間が生成したテ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | Topic-Based Watermarks for LLM-Generated Text はコメントを受け付けていません

Unsupervised Machine Learning Hybrid Approach Integrating Linear Programming in Loss Function: A Robust Optimization Technique

要約 この論文では、教師なし機械学習モデルの損失関数内に線形計画法 (LP) を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.OC | Unsupervised Machine Learning Hybrid Approach Integrating Linear Programming in Loss Function: A Robust Optimization Technique はコメントを受け付けていません

Compression Represents Intelligence Linearly

要約 適切に圧縮することを学ぶことが知性につながると信じられています。 最近、言 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IT, cs.LG, math.IT | Compression Represents Intelligence Linearly はコメントを受け付けていません

Collaborative Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport

要約 マルチソース ドメイン アダプテーション (MDA) は、ソース データへ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Collaborative Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport はコメントを受け付けていません

GradTree: Learning Axis-Aligned Decision Trees with Gradient Descent

要約 デシジョン ツリー (DT) は、解釈可能性が高いため、多くの機械学習タス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | GradTree: Learning Axis-Aligned Decision Trees with Gradient Descent はコメントを受け付けていません

Personalizing Reinforcement Learning from Human Feedback with Variational Preference Learning

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、基礎モデルを人 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.RO | Personalizing Reinforcement Learning from Human Feedback with Variational Preference Learning はコメントを受け付けていません

No Screening is More Efficient with Multiple Objects

要約 複数の異種オブジェクトを配置するための効率的な機構設計を研究します。 私た … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG, econ.TH | No Screening is More Efficient with Multiple Objects はコメントを受け付けていません