Fugu-MT 論文翻訳(概要): Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems

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Efficient Model Selection for Time Series Forecasting via LLMs [52.31535714387368]
本稿では,Large Language Models (LLM) をモデル選択の軽量な代替手段として活用することを提案する。提案手法は, LLMの固有知識と推論能力を活用することで, 明示的な性能行列の必要性を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-02T20:33:27Z)
Dynamic Loss-Based Sample Reweighting for Improved Large Language Model Pretraining [55.262510814326035]
既存のリウェイト戦略は主にグループレベルのデータの重要性に焦点を当てている。動的・インスタンスレベルのデータ再重み付けのための新しいアルゴリズムを提案する。当社のフレームワークでは,冗長データや非形式データを優先的に再重み付けする戦略を考案することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-10T17:57:15Z)
Multi-Level Attention and Contrastive Learning for Enhanced Text Classification with an Optimized Transformer [0.0]
本稿では,テキスト分類タスクにおけるモデルの性能と効率を改善するために,改良されたトランスフォーマーに基づくテキスト分類アルゴリズムについて検討する。改良されたTransformerモデルは、BiLSTM、CNN、標準Transformer、BERTといった比較モデルよりも、分類精度、F1スコア、リコールレートで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-23T08:32:27Z)
Linear Discriminant Analysis in Credit Scoring: A Transparent Hybrid Model Approach [9.88281854509076]
特徴量削減手法として線形判別分析 (LDA) を実装し, モデルの複雑さの軽減を図る。我々のハイブリッドモデルであるXG-DNNは、99.45%の精度と99%のF1スコアでLDAを上回りました。モデル決定を解釈するために、LIME (local) と Morris Sensitivity Analysis (global) という2つの異なる説明可能なAI技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-05T14:21:18Z)
Enhancing Few-Shot Learning with Integrated Data and GAN Model Approaches [35.431340001608476]
本稿では,データ拡張とモデルファインチューニングを融合することで,少数ショット学習を向上するための革新的なアプローチを提案する。薬物発見、ターゲット認識、悪意のあるトラフィック検出などの分野で、小さなサンプルデータによって引き起こされる課題に対処することを目的としている。その結果,本研究で開発されたMhERGANアルゴリズムは,数発の学習に極めて有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T16:51:11Z)
Learning by Analogy: Enhancing Few-Shot Prompting for Math Word Problem Solving with Computational Graph-Based Retrieval [22.865124583257987]
同様に構造化された質問の類似性によって,大規模言語モデルの問題解決能力が向上することを示す。具体的には、与えられた質問に類似した計算グラフを持つ問題の検索を頼りに、プロンプトの見本として機能する。 6つの数学単語問題データセットに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T15:01:25Z)
Large Language Models for Combinatorial Optimization of Design Structure Matrix [4.513609458468522]
エンジニアリングアプリケーションの効率と性能を改善するためには、組合せ最適化(CO)が不可欠である。実世界の工学的問題に関しては、純粋数学的推論に基づくアルゴリズムは限定的であり、最適化に必要な文脈ニュアンスを捉えることができない。本研究では,工学的CO問題の解法におけるLarge Language Models (LLMs) の可能性について,その推論能力と文脈的知識を活用して検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-19T15:39:51Z)
BloomWise: Enhancing Problem-Solving capabilities of Large Language Models using Bloom's-Taxonomy-Inspired Prompts [59.83547898874152]
我々は,Bloomの分類にインスパイアされた新しいプロンプト技術であるBloomWiseを導入し,Large Language Models(LLMs)の性能を向上させる。より洗練された認知スキルを身につける必要性に関する決定は、LLMによる自己評価に基づいている。 4つの一般的な算数推論データセットの広範な実験において,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-05T09:27:52Z)
MathOdyssey: Benchmarking Mathematical Problem-Solving Skills in Large Language Models Using Odyssey Math Data [20.31528845718877]
大規模言語モデル(LLM)は、非常に高度な自然言語理解を持ち、強力な問題解決能力を示した。本稿では,新たに開発された"MathOdyssey"データセットを用いて,LLMの数学的問題解決能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-26T13:02:35Z)
MindStar: Enhancing Math Reasoning in Pre-trained LLMs at Inference Time [51.5039731721706]
MindStarは、大言語モデルの純粋に推論に基づく探索手法である。推論タスクを探索問題として定式化し、最適な推論経路を特定するための2つの探索アイデアを提案する。 Llama-2-13BやMistral-7Bのようなオープンソースモデルの推論能力を大幅に向上させ、GPT-3.5やGrok-1に匹敵する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-25T15:07:33Z)
Distilling Algorithmic Reasoning from LLMs via Explaining Solution Programs [2.3020018305241337]
大きな言語モデルの推論能力を改善する効果的な方法として、明確な推論経路を蒸留する手法が登場している。本稿では, LLM から推論能力を抽出する手法を提案する。提案実験は,ReasonerがCoderによるプログラム実装をより効果的にガイドできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T22:19:50Z)
SAAS: Solving Ability Amplification Strategy for Enhanced Mathematical Reasoning in Large Language Models [4.090307917818891]
我々は,CoT(Chain-of-Thought)学習とPoT(Program-of-Thought)学習の統合に注力する。本稿では,CoT学習からPoT学習へ戦略的に移行する,SAAS(Solving Ability Amplification Strategy)という逐次学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-05T04:25:47Z)
QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-06T00:21:44Z)
SEGO: Sequential Subgoal Optimization for Mathematical Problem-Solving [64.38649623473626]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能の大幅な進歩を導いた。数学的問題を解く能力を高めるために,textbfSEquential subtextbfGoal textbfOptimization (SEGO) という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:56:40Z)
Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies [104.32199881187607]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクで顕著な性能を示した。これらの欠陥を正すための有望なアプローチは自己補正であり、LLM自体が自身の出力で問題を修正するために誘導される。本稿では,この新技術について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-06T18:38:52Z)
SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models [70.5763210869525]
拡張ベンチマークスイートSciBench for Large Language Model (LLM)を導入する。 SciBenchには、数学、化学、物理学の分野から、さまざまな大学レベルの科学的問題を含むデータセットが含まれている。その結果、現在のLLMは満足のいく性能を達成できないことが判明し、全体のスコアは43.22%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-20T07:01:57Z)
MinT: Boosting Generalization in Mathematical Reasoning via Multi-View Fine-Tuning [53.90744622542961]
数学領域における推論は、小言語モデル(LM)にとって重要な課題である。多様なアノテーションスタイルで既存の数学的問題データセットを利用する新しい手法を提案する。実験結果から,LLaMA-7Bモデルが先行手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-16T05:41:53Z)
Towards Compute-Optimal Transfer Learning [82.88829463290041]
我々は、事前訓練されたモデルのゼロショット構造化プルーニングにより、性能を最小限に抑えて計算効率を向上させることができると主張している。その結果,事前訓練されたモデルの畳み込み畳み込みフィルタは,低計算条件下で20%以上の性能向上をもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-25T21:49:09Z)
Model-Agnostic Multitask Fine-tuning for Few-shot Vision-Language Transfer Learning [59.38343286807997]
未知タスクの視覚言語モデルのためのモデル非依存型マルチタスクファインチューニング(MAMF)を提案する。モデルに依存しないメタラーニング(MAML)と比較して、MAMFは二段階最適化を捨て、一階勾配のみを使用する。 MAMFは5つのベンチマークデータセット上で、数ショットの転送学習において古典的な微調整法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-09T17:26:53Z)
Learning to Refit for Convex Learning Problems [11.464758257681197]
ニューラルネットワークを用いて、異なるトレーニングセットに対して最適化されたモデルパラメータを推定するフレームワークを提案する。我々は、凸問題を近似するためにニューラルネットワークのパワーを厳格に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-24T15:28:50Z)
Automatically Learning Compact Quality-aware Surrogates for Optimization Problems [55.94450542785096]
未知パラメータで最適化問題を解くには、未知パラメータの値を予測し、これらの値を用いて問題を解くための予測モデルを学ぶ必要がある。最近の研究によると、複雑なトレーニングモデルパイプラインのレイヤーとして最適化の問題を含めると、観測されていない意思決定の繰り返しを予測することになる。我々は,大規模最適化問題の低次元サロゲートモデルを学習することにより,解の質を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-18T19:11:54Z)

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