I.2.7」カテゴリーアーカイブ

Large Language Models are Advanced Anonymizers

要約 大規模言語モデル(LLM)に関する最近のプライバシー研究では、LLMがオン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, I.2.7 | Large Language Models are Advanced Anonymizers 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

要約 検索された生成(RAG)は、プライベートおよび最新の知識ベースとともに、大 … 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

Reasoning Over the Glyphs: Evaluation of LLM’s Decipherment of Rare Scripts

要約 Unicodeでエンコードされていないまれなスクリプトを解読する際に、LV … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Reasoning Over the Glyphs: Evaluation of LLM’s Decipherment of Rare Scripts はコメントを受け付けていません

AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders

要約 言語モデルの出力の細かいステアリングは、安全性と信頼性に不可欠です。 これ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders はコメントを受け付けていません

Can Watermarked LLMs be Identified by Users via Crafted Prompts?

要約 大規模な言語モデル(LLMS)のテキスト透かしは、LLM出力の検出と誤用の … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.CR, I.2.7 | Can Watermarked LLMs be Identified by Users via Crafted Prompts? はコメントを受け付けていません

AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders

要約 言語モデルの出力の細かいステアリングは、安全性と信頼性に不可欠です。 これ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders はコメントを受け付けていません

NLP-based assessment of prescription appropriateness from Italian referrals

要約 目的:この研究は、処方の理由が自由テキストとしてのみ記録され、自動化された … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | NLP-based assessment of prescription appropriateness from Italian referrals はコメントを受け付けていません

Recommending Actionable Strategies: A Semantic Approach to Integrating Analytical Frameworks with Decision Heuristics

要約 セマンティック分析を通じて戦略的フレームワークを決定ヒューリスティックと統 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, I.2.7 | Recommending Actionable Strategies: A Semantic Approach to Integrating Analytical Frameworks with Decision Heuristics はコメントを受け付けていません

Collective Memory and Narrative Cohesion: A Computational Study of Palestinian Refugee Oral Histories in Lebanon

要約 この研究は、パレスチナ口述歴史アーカイブ(POHA)を利用して、レバノンの … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | Collective Memory and Narrative Cohesion: A Computational Study of Palestinian Refugee Oral Histories in Lebanon はコメントを受け付けていません

Improving Influence-based Instruction Tuning Data Selection for Balanced Learning of Diverse Capabilities

要約 適切なトレーニング データの選択は、(1) 強力な機能を引き出し、(2) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Improving Influence-based Instruction Tuning Data Selection for Balanced Learning of Diverse Capabilities はコメントを受け付けていません