論文の概要: Decoders Laugh as Loud as Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04779v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 03:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.465652
• Title: Decoders Laugh as Loud as Encoders
• Title（参考訳）: デコーダは、エンコーダのように大声で笑う
• Authors: Eli Borodach, Raj Dandekar, Rajat Dandekar, Sreedath Panat,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、科学コミュニティに重点を置いている。 これらのモデルが生成するものをどの程度理解しているかは、特にユーモアのようなニュアンスなテーマで明らかでない。 本稿では,F1スコア0.85の高精細復号器(GPT-4o)と,F1スコア0.86の高精細復号器(RoBERTa)について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.500362688166346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From the dawn of the computer, Allen Turing dreamed of a robot that could communicate using language as a human being. The recent advances in the field of Large Language Models (LLMs) shocked the scientific community when a single model can apply for various natural language processing (NLP) tasks, while the output results are sometimes even better than most human communication skills. Models such as GPT, Claude, Grok, etc. have left their mark on the scientific community. However, it is unclear how much these models understand what they produce, especially in a nuanced theme such as humor. The question of whether computers understand humor is still open (among the decoders, the latest to be checked was GPT-2). We addressed this issue in this paper; we have showed that a fine-tuned decoder (GPT-4o) performed (Mean F1-macro score of 0.85) as well as the best fine-tuned encoder (RoBERTa with a Mean of F1-score 0.86)
• Abstract（参考訳）: コンピューターの夜明けから、アレン・チューリングは言語を人間として使うロボットを夢見ていた。 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は、単一のモデルが様々な自然言語処理(NLP)タスクに適用できる一方で、出力結果が人間のコミュニケーションスキルよりもさらに優れている場合において、科学界に衝撃を与えた。 GPT、Claude、Grokなどのモデルは、科学コミュニティにその名を残している。 しかし、これらのモデルが生成するものをどの程度理解しているかは、特にユーモアのようなニュアンスなテーマで明らかでない。 コンピュータがユーモアを理解しているかどうかという問題は未解決のままである(デコーダとともに、確認すべき最新のものはGPT-2である)。 我々はこの問題に対処し、ファインチューニングデコーダ(GPT-4o)が実行され(平均F1-マクロスコア0.85)、最高のファインチューニング・エンコーダ(平均F1-スコア0.86)が実行されたことを示した。

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