「I.2.7」カテゴリーアーカイブ

Contextualising Levels of Language Resourcedness affecting Digital Processing of Text

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 デジタル人文科学やチャットボットなどのツールなどのアプリケーション ドメイ … 続きを読む →

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Training and inference of large language models using 8-bit floating point

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 FP8 形式は、大規模な深層学習モデルのトレーニングと推論の計算効率を高め … 続きを読む →

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Narrative as a Dynamical System

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 一般に人間の活動、特に物語が物理学の意味での力学システムとして扱えるという … 続きを読む →

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Contrastive Decoding Improves Reasoning in Large Language Models

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、Li et al 2022 によって提案された、単純で計算量が少 … 続きを読む →

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An Overview Of Temporal Commonsense Reasoning and Acquisition

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 時間的常識的推論とは、フレーズ、アクション、イベントの典型的な時間的コンテ … 続きを読む →

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UPB @ ACTI: Detecting Conspiracies using fine tuned Sentence Transformers

投稿日: 2023年9月29日 作成者: jarxiv

要約 陰謀論はオンライン言論の顕著かつ憂慮すべき側面となっており、情報の完全性と … 続きを読む →

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Corrections of Zipf’s and Heaps’ Laws Derived from Hapax Rate Models

投稿日: 2023年9月29日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、hapax レートの体系的なモデルに基づいた Zipf の法 … 続きを読む →

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Large Language Model Routing with Benchmark Datasets

投稿日: 2023年9月28日 作成者: jarxiv

要約 オープンソースの大規模言語モデル (LLM) と、それらを比較するためのベ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, I.2.6, I.2.7 | Large Language Model Routing with Benchmark Datasets はコメントを受け付けていません

ConPET: Continual Parameter-Efficient Tuning for Large Language Models

投稿日: 2023年9月27日 作成者: jarxiv

要約 継続的な学習には、古いタスクの致命的な忘れを最小限に抑えながら、新しく出現 … 続きを読む →

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Exploring the Landscape of Natural Language Processing Research

投稿日: 2023年9月26日 作成者: jarxiv

要約 自然言語テキストを理解、生成、処理するための効率的なアプローチとして、自然 … 続きを読む →

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