「I.2.7」カテゴリーアーカイブ

An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models

投稿日: 2024年3月1日 作成者: jarxiv

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) 用のテキスト透かしアルゴリズムが、フェ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.7 | An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models はコメントを受け付けていません

A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models

投稿日: 2024年3月1日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の透かしアルゴリズムは、LLM によって生成 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.CR, I.2.7 | A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models はコメントを受け付けていません

PeLLE: Encoder-based language models for Brazilian Portuguese based on open data

投稿日: 2024年3月1日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、カロライナ コーパスから厳選されたオープン データに基づ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | PeLLE: Encoder-based language models for Brazilian Portuguese based on open data はコメントを受け付けていません

Tokenization Is More Than Compression

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 トークン化は、自然言語処理 (NLP) タスクの基礎的なステップであり、生 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Tokenization Is More Than Compression はコメントを受け付けていません

Prescribing Large Language Models for Perioperative Care: What’s The Right Dose for Pre-trained Models?

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 術後のリスク予測は、効果的な周術期ケア管理と計画に役立ちます。 私たちは、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | Prescribing Large Language Models for Perioperative Care: What’s The Right Dose for Pre-trained Models? はコメントを受け付けていません

Killer Apps: Low-Speed, Large-Scale AI Weapons

投稿日: 2024年2月28日 作成者: jarxiv

要約 OpenAI、Meta、Anthropic などの組織による最先端の生成事 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CY, cs.LG, I.2.7 | Killer Apps: Low-Speed, Large-Scale AI Weapons はコメントを受け付けていません

Prescribing Large Language Models for Perioperative Care: What’s The Right Dose for Pre-trained Models?

投稿日: 2024年2月28日 作成者: jarxiv

要約 術後のリスク予測は、効果的な周術期ケア管理と計画に役立ちます。 私たちは、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | Prescribing Large Language Models for Perioperative Care: What’s The Right Dose for Pre-trained Models? はコメントを受け付けていません

LinkNER: Linking Local Named Entity Recognition Models to Large Language Models using Uncertainty

投稿日: 2024年2月28日 作成者: jarxiv

要約 固有表現認識 (NER) は、自然言語理解における基本的なタスクとして機能 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | LinkNER: Linking Local Named Entity Recognition Models to Large Language Models using Uncertainty はコメントを受け付けていません

Emotional Voice Messages (EMOVOME) database: emotion recognition in spontaneous voice messages

投稿日: 2024年2月28日 作成者: jarxiv

要約 Emotional Voice Messages (EMOVOME) は、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SD, eess.AS, I.2.7 | Emotional Voice Messages (EMOVOME) database: emotion recognition in spontaneous voice messages はコメントを受け付けていません

Technical Report on the Checkfor.ai AI-Generated Text Classifier

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、大規模な言語モデルによって書かれたテキストと人間によって書かれた … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | Technical Report on the Checkfor.ai AI-Generated Text Classifier はコメントを受け付けていません