Fugu-MT 論文翻訳(概要): CRCL at SemEval-2024 Task 2: Simple prompt optimizations

論文の概要: CRCL at SemEval-2024 Task 2: Simple prompt optimizations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01942v1
Date: Fri, 3 May 2024 09:10:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 13:25:40.805998
Title: CRCL at SemEval-2024 Task 2: Simple prompt optimizations
Title（参考訳）: SemEval-2024 Task 2でのCRCL: 簡単なプロンプト最適化
Authors: Clément Brutti-Mairesse, Loïc Verlingue,
Abstract要約: 本研究は,SemEval 2024タスク2課題のベースラインとして,臨床治験報告の2つのセクションとステートメントの関係を確認することを目的としている。 LLM命令モデルをLanguageas-a-Service Model(LM)として提供する。近年の知見に則って, 合成CoTは手作業による手作業による手作業の促進を著しく促進することが明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a baseline for the SemEval 2024 task 2 challenge, whose objective is to ascertain the inference relationship between pairs of clinical trial report sections and statements. We apply prompt optimization techniques with LLM Instruct models provided as a Language Model-as-a-Service (LMaaS). We observed, in line with recent findings, that synthetic CoT prompts significantly enhance manually crafted ones.
Abstract（参考訳）: 本研究は,SemEval 2024タスク2課題のベースラインとして,臨床治験報告の2つのセクションとステートメントの推論関係を確認することを目的としている。言語モデル・アズ・ア・サービス(LMaaS)として提供されるLLM命令モデルを用いて,迅速な最適化手法を適用する。近年の知見に則って, 合成CoTは手作業による手作業による手作業の促進を著しく促進することが明らかとなった。

関連論文リスト

Continual LLaVA: Continual Instruction Tuning in Large Vision-Language Models [93.5327725085853]
連続LLaVA(Continuous LLaVA)は、LVLMにおける連続的な命令チューニングに適したリハーサルフリーな手法である。実験により,提案した連続LLaVAは,連続的な命令チューニング過程における忘れを著しく減らし,従来の手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T19:55:32Z)
Align-SLM: Textless Spoken Language Models with Reinforcement Learning from AI Feedback [50.84142264245052]
テキストレス音声言語モデル(SLM)のセマンティック理解を強化するためのAlign-SLMフレームワークを導入する。提案手法は、与えられたプロンプトから複数の音声継続を生成し、意味的指標を用いて、直接選好最適化(DPO)のための選好データを生成する。語彙および構文モデリングのためのZeroSpeech 2021ベンチマーク、意味的コヒーレンスのためのStoryClozeデータセットの音声バージョン、GPT4-oスコアや人間評価などの音声生成指標を用いて、フレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T06:07:53Z)
Prompting and Fine-Tuning of Small LLMs for Length-Controllable Telephone Call Summarization [33.67670065326008]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた電話要約システムの迅速な開発について検討する。 Llama-2-7Bの微調整による要約モデルでは,実測精度,完全性,簡潔性の観点から,GPT-4と同等に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T10:32:10Z)
IgnitionInnovators at "Discharge Me!": Chain-of-Thought Instruction Finetuning Large Language Models for Discharge Summaries [4.416952653287928]
本研究では,DSD タスクを解くための LLM ベースのフレームワークを開発する。実験結果から,一連の包括的チェーン・オブ・ソート(CoT)質問に補完された明確な出力構造を提供することで,モデルの推論能力を効果的に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-24T21:02:53Z)
DELRec: Distilling Sequential Pattern to Enhance LLM-based Recommendation [3.5113201254928117]
逐次レコメンデーション(SR)タスクは、ユーザの過去のインタラクションと好みの変化を関連付けることで、レコメンデーションの精度を高める。従来のモデルは、トレーニングデータ内のシーケンシャルなパターンをキャプチャすることだけに集中し、外部ソースからアイテムタイトルに埋め込まれたより広いコンテキストやセマンティックな情報を無視することが多い。 DelRecは、SRモデルから知識を抽出し、LLMがより効果的なシーケンシャルレコメンデーションのためにこれらの補足情報を容易に理解し利用できるようにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T02:47:09Z)
DFKI-NLP at SemEval-2024 Task 2: Towards Robust LLMs Using Data Perturbations and MinMax Training [0.0]
本版では,臨床トライアルレポート(CTR)の数値,語彙,意味的側面を対象とする介入を紹介する。提案システムは,NLI4CTデータセットの複雑な入力空間に集中するために,補助モデルによって補完される最先端のMistralモデルの能力を利用する。データに数値および頭字語に基づく摂動を組み込むことにより、意味的変化と数値的矛盾の両方を扱うことのできる堅牢なシステムを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-01T05:03:08Z)
Evaluating Generative Language Models in Information Extraction as Subjective Question Correction [49.729908337372436]
本稿では,新しい評価手法SQC-Scoreを提案する。主観的質問訂正の原則に着想を得て,新しい評価手法SQC-Scoreを提案する。 3つの情報抽出タスクの結果から,SQC-Scoreは基準値よりもアノテータの方が好ましいことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-04T15:36:53Z)
Meta-Task Prompting Elicits Embeddings from Large Language Models [54.757445048329735]
本稿では,新しい教師なしテキスト埋め込み手法であるMeta-Task Prompting with Explicit One-Word Limitationを紹介する。モデル微調整を必要とせずに,大規模言語モデルから高品質な文埋め込みを生成する。提案法は,多種多様なシナリオにまたがって生成を組み込む汎用的で資源効率のよい手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:35:52Z)
The Eval4NLP 2023 Shared Task on Prompting Large Language Models as Explainable Metrics [36.52897053496835]
生成型大規模言語モデル (LLM) は、タスクに関連する最小あるいは全くの例でタスクを解く顕著な能力を示している。 Eval4NLP 2023共有タスクを導入し、参加者に対して機械翻訳(MT)と要約評価のためのプロンプトとスコア抽出について検討する。本稿では,参加者のアプローチの概要を述べるとともに,MTと要約データセットの3つの言語対にまたがる新しい参照なしテストセットについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:55:08Z)
Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse RL [62.824464372594576]
ゼロショットプロンプト最適化により,Large Language Models (LLM) の算術的推論能力を向上させることを目的とする。このような最適化では、以前見過ごされたクエリ依存の目的を特定します。本稿では、オフライン逆強化学習を利用して、実演データから洞察を引き出すPrompt-OIRLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-13T01:12:52Z)
Measuring and Improving Chain-of-Thought Reasoning in Vision-Language Models [61.28463542324576]
視覚言語モデル(VLM)は近年,人間のような出力を生成できる視覚アシスタントとして,強力な有効性を示している。我々は、既存の最先端のVLMを評価し、最高の性能モデルでさえ、強力な視覚的推論能力と一貫性を示すことができないことを発見した。本稿では,VLMの推論性能と一貫性の向上を目的とした2段階トレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-08T17:49:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。