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- TabLLM: Few-shot Classification of Tabular Data with Large Language Models [66.0]
大規模言語モデルのゼロショットおよび少数ショット分類への応用について検討する。 テンプレートやテーブル・ツー・テキストモデル,大規模言語モデルなど,いくつかのシリアライズ手法を評価する。 このアプローチは、勾配木のような強力な伝統的なベースラインとも競合する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Oct 2022 17:08:13 GMT)- 大規模言語モデルを用いたテーブルデータ処理。（現実的に使えるかは置いておいて）few-shot設定では優れた性能。言語モデルで取り扱えるようにする過程で情報が与えられているようにも思うが、これはこれで新たなモデル構築のように見えなくもない。
- Summary Workbench: Unifying Application and Evaluation of Text Summarization Models [24.4]
テキスト要約モデルの開発と評価ツールであるサマリワークベンチを提案する。新しいモデルと評価基準は、Dockerベースのプラグインとして簡単に統合できる。 複数の測度を組み合わせた視覚分析は、モデルの強みと弱みに関する洞察を与える。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Oct 2022 04:47:25 GMT)