I.2.7」カテゴリーアーカイブ

Precise Length Control in Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) は実稼働システムでますます使用され、チャット … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | Precise Length Control in Large Language Models はコメントを受け付けていません

The Open Source Advantage in Large Language Models (LLMs)

要約 大規模言語モデル (LLM) は、高度なテキスト生成、翻訳、およびドメイン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, I.2.7 | The Open Source Advantage in Large Language Models (LLMs) はコメントを受け付けていません

ProSparse: Introducing and Enhancing Intrinsic Activation Sparsity within Large Language Models

要約 活性化の希薄性とは、活性化出力の中に寄与度が低い要素がかなり存在することを … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | ProSparse: Introducing and Enhancing Intrinsic Activation Sparsity within Large Language Models はコメントを受け付けていません

AI Predicts AGI: Leveraging AGI Forecasting and Peer Review to Explore LLMs’ Complex Reasoning Capabilities

要約 私たちは、16 の最先端の大規模言語モデル (LLM) に、2030 年ま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, I.2.7 | AI Predicts AGI: Leveraging AGI Forecasting and Peer Review to Explore LLMs’ Complex Reasoning Capabilities はコメントを受け付けていません

LCFO: Long Context and Long Form Output Dataset and Benchmarking

要約 このペーパーでは、さまざまなドメインにわたる段階的な要約と要約拡張機能を評 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | LCFO: Long Context and Long Form Output Dataset and Benchmarking はコメントを受け付けていません

A Bi-Level Optimization Approach to Joint Trajectory Optimization for Redundant Manipulators

要約 この研究では、関節の軌道を最適化することで、冗長ロボット マニピュレーター … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, F.2.2, I.2.7, math.OC | A Bi-Level Optimization Approach to Joint Trajectory Optimization for Redundant Manipulators はコメントを受け付けていません

LCFO: Long Context and Long Form Output Dataset and Benchmarking

要約 このペーパーでは、さまざまなドメインにわたる段階的な要約と要約拡張機能を評 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | LCFO: Long Context and Long Form Output Dataset and Benchmarking はコメントを受け付けていません

2M-BELEBELE: Highly Multilingual Speech and American Sign Language Comprehension Dataset

要約 BELEBELE を拡張することにより、初の高度に多言語の音声およびアメリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | 2M-BELEBELE: Highly Multilingual Speech and American Sign Language Comprehension Dataset はコメントを受け付けていません

Y-NQ: English-Yorùbá Evaluation dataset for Open-Book Reading Comprehension and Text Generation

要約 この研究の目的は、オープンブックの読解とテキスト生成のための英語版評価デー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | Y-NQ: English-Yorùbá Evaluation dataset for Open-Book Reading Comprehension and Text Generation はコメントを受け付けていません

Integrating Expert Labels into LLM-based Emission Goal Detection: Example Selection vs Automatic Prompt Design

要約 私たちは、企業報告書における排出削減目標の検出に取り組みます。これは、企業 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Integrating Expert Labels into LLM-based Emission Goal Detection: Example Selection vs Automatic Prompt Design はコメントを受け付けていません