「I.2.7」カテゴリーアーカイブ

The Knesset Corpus: An Annotated Corpus of Hebrew Parliamentary Proceedings

投稿日: 2024年5月29日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、1998 年から 2022 年の間にイスラエル議会で開催されたす … 続きを読む →

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Unleashing the potential of prompt engineering: a comprehensive review

投稿日: 2024年5月29日 作成者: jarxiv

要約 この包括的なレビューでは、大規模言語モデル (LLM) とマルチモーダル言 … 続きを読む →

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Controllable Text Summarization: Unraveling Challenges, Approaches, and Prospects — A Survey

投稿日: 2024年5月29日 作成者: jarxiv

要約 一般的なテキスト要約アプローチでは、個々のユーザーの特定の意図やニーズに対 … 続きを読む →

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Controllable Text Summarization: Unraveling Challenges, Approaches, and Prospects — A Survey

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

要約 一般的なテキスト要約アプローチでは、個々のユーザーの特定の意図やニーズに対 … 続きを読む →

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

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

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 →

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Benchmarking Pre-trained Large Language Models’ Potential Across Urdu NLP tasks

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 多言語データで事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) は、言語 … 続きを読む →

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MeteoRA: Multiple-tasks Embedded LoRA for Large Language Models

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 事前トレーニング + 微調整パラダイムは、さまざまなダウンストリーム アプ … 続きを読む →

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GPT is Not an Annotator: The Necessity of Human Annotation in Fairness Benchmark Construction

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 LLM の社会的バイアスは、通常、バイアス ベンチマーク データセットを通 … 続きを読む →

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Adversarial DPO: Harnessing Harmful Data for Reducing Toxicity with Minimal Impact on Coherence and Evasiveness in Dialogue Agents

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 オープンドメイン対話システムの最近の進歩は、高品質の大規模言語モデル (L … 続きを読む →

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Unveiling factors influencing judgment variation in Sentiment Analysis with Natural Language Processing and Statistics

投稿日: 2024年5月21日 作成者: jarxiv

要約 トリップアドバイザーのレビューと比較可能なデータ ソースは、自然言語処理 … 続きを読む →

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