cs.LG」カテゴリーアーカイブ

What Do Language Models Hear? Probing for Auditory Representations in Language Models

要約 この研究では、言語モデルが物体の音の意味のある根拠に基づいた表現をエンコー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SD, eess.AS | What Do Language Models Hear? Probing for Auditory Representations in Language Models はコメントを受け付けていません

Robust Neural Information Retrieval: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective

要約 神経情報検索 (IR) モデルの最近の進歩により、さまざまな IR タスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Robust Neural Information Retrieval: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective はコメントを受け付けていません

MIA-Tuner: Adapting Large Language Models as Pre-training Text Detector

要約 大規模言語モデル (LLM) のパラメーターと膨大なデータセットの増加によ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | MIA-Tuner: Adapting Large Language Models as Pre-training Text Detector はコメントを受け付けていません

Turning Trash into Treasure: Accelerating Inference of Large Language Models with Token Recycling

要約 大規模言語モデル (LLM) のパラメーターの急速な増加により、推論の遅延 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Turning Trash into Treasure: Accelerating Inference of Large Language Models with Token Recycling はコメントを受け付けていません

Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなドメインにわたる複雑なタスクに … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning はコメントを受け付けていません

Improving Sampling Methods for Fine-tuning SentenceBERT in Text Streams

要約 インターネット上のテキスト データの急増は、機関や企業がサービスや製品に関 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Improving Sampling Methods for Fine-tuning SentenceBERT in Text Streams はコメントを受け付けていません

PEDAL: Enhancing Greedy Decoding with Large Language Models using Diverse Exemplars

要約 Self-Consistency などの多様な推論パスを備えた自己アンサン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | PEDAL: Enhancing Greedy Decoding with Large Language Models using Diverse Exemplars はコメントを受け付けていません

On the Overlooked Pitfalls of Weight Decay and How to Mitigate Them: A Gradient-Norm Perspective

要約 重み減衰は、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) のトレーニング … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | On the Overlooked Pitfalls of Weight Decay and How to Mitigate Them: A Gradient-Norm Perspective はコメントを受け付けていません

Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning via Flipping Weight Updates of Low-Activation Input Neurons

要約 フェデレーテッド ラーニングを使用すると、プライバシー要件を遵守しながら、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning via Flipping Weight Updates of Low-Activation Input Neurons はコメントを受け付けていません

Active Sensing of Knee Osteoarthritis Progression with Reinforcement Learning

要約 変形性関節症 (OA) は最も一般的な筋骨格疾患ですが、治療法はありません … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Active Sensing of Knee Osteoarthritis Progression with Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません