「I.2.7」カテゴリーアーカイブ

Shift-Reduce Task-Oriented Semantic Parsing with Stack-Transformers

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 Apple Siri や Amazon Alexa などのインテリジェント … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | Shift-Reduce Task-Oriented Semantic Parsing with Stack-Transformers はコメントを受け付けていません

Exploring syntactic information in sentence embeddings through multilingual subject-verb agreement

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、私たちの目標は、多言語の事前トレーニング済み言語モデルが、言 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | Exploring syntactic information in sentence embeddings through multilingual subject-verb agreement はコメントを受け付けていません

GroUSE: A Benchmark to Evaluate Evaluators in Grounded Question Answering

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成 (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) をプライベート … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | GroUSE: A Benchmark to Evaluate Evaluators in Grounded Question Answering はコメントを受け付けていません

Exploring Italian sentence embeddings properties through multi-tasking

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 マルチタスク設定において、既存の LLM がイタリア語の抽象言語情報をどの … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | Exploring Italian sentence embeddings properties through multi-tasking はコメントを受け付けていません

LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 GPT-4o のようなモデルは、音声による大規模言語モデル (LLM) と … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SD, eess.AS, I.2.7 | LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models はコメントを受け付けていません

STLM Engineering Report: Dropout

投稿日: 2024年9月10日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、特に 1 億パラメータ未満のスケールのモデルのコンテキストに … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | STLM Engineering Report: Dropout はコメントを受け付けていません

Evaluation of real-time transcriptions using end-to-end ASR models

投稿日: 2024年9月10日 作成者: jarxiv

要約 自動音声認識 (ASR) または Speech-to-text (STT) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SD, I.2.7 | Evaluation of real-time transcriptions using end-to-end ASR models はコメントを受け付けていません

Experimentation in Content Moderation using RWKV

投稿日: 2024年9月9日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ターゲットを絞った実験を通じて、コンテンツのモデレーションに … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | Experimentation in Content Moderation using RWKV はコメントを受け付けていません

Learning vs Retrieval: The Role of In-Context Examples in Regression with LLMs

投稿日: 2024年9月9日 作成者: jarxiv

要約 生成大規模言語モデル (LLM) は、コンテキスト内の学習者として機能しま … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Learning vs Retrieval: The Role of In-Context Examples in Regression with LLMs はコメントを受け付けていません

LLM Detectors Still Fall Short of Real World: Case of LLM-Generated Short News-Like Posts

投稿日: 2024年9月6日 作成者: jarxiv

要約 広く利用可能な強力な LLM の出現により、大規模な言語モデル (LLM) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG, I.2.7 | LLM Detectors Still Fall Short of Real World: Case of LLM-Generated Short News-Like Posts はコメントを受け付けていません