「I.2.7」カテゴリーアーカイブ

How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining?

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) が実質的な事実知識を保存できるという最近の観 … 続きを読む →

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REVS: Unlearning Sensitive Information in Language Models via Rank Editing in the Vocabulary Space

投稿日: 2024年6月14日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、トレーニング データに含まれる機密情報や … 続きを読む →

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On the Robustness of Document-Level Relation Extraction Models to Entity Name Variations

投稿日: 2024年6月12日 作成者: jarxiv

要約 クロスセンテンスおよび大規模な関係抽出の需要に後押しされて、文書レベルの関 … 続きを読む →

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CTC-based Non-autoregressive Textless Speech-to-Speech Translation

投稿日: 2024年6月12日 作成者: jarxiv

要約 直接音声間翻訳 (S2ST) は優れた翻訳品質を実現していますが、音声シー … 続きを読む →

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RAID: A Shared Benchmark for Robust Evaluation of Machine-Generated Text Detectors

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 多くの商用およびオープンソース モデルは、機械生成されたテキストを非常に高 … 続きを読む →

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Large Language Models(LLMs) on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding — A Survey

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデリングにおける最近の進歩により、予測、表形式データ合成、質問 … 続きを読む →

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Contrastive learning of T cell receptor representations

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 T 細胞受容体 (TCR) とそのリガンドの相互作用をコンピューターで予測 … 続きを読む →

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The Good, the Bad, and the Hulk-like GPT: Analyzing Emotional Decisions of Large Language Models in Cooperation and Bargaining Games

投稿日: 2024年6月6日 作成者: jarxiv

要約 行動研究実験は、社会をモデル化し、人間の相互作用を理解する上で重要な部分を … 続きを読む →

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Heidelberg-Boston @ SIGTYP 2024 Shared Task: Enhancing Low-Resource Language Analysis With Character-Aware Hierarchical Transformers

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 歴史的言語は、NLP コミュニティに特有の課題を提示しており、その顕著な障 … 続きを読む →

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Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 Contrastive Language-Image Pretrainin … 続きを読む →

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