コンテンツへスキップ
- MathCoder: Seamless Code Integration in LLMs for Enhanced Mathematical Reasoning [53.0]
本稿では,オープンソース言語モデルを微調整する手法を提案する。 本稿では,問題のある新しい,高品質なデータセットを生成する手法とそのコードベースソリューションを提案する。 このアプローチは、問題の解決にコードベースのソリューションを生成することができるモデルのファミリーであるMathCoderモデルを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:52:09 GMT)
- 数学の問題を解くためにコードを用いるアプローチ、オープンなLLMをSFTするアプローチ。
- 大きな改変を行うにはやはりSFTで、オープンなモデルは重要だなという印象。
- リポジトリはGitHub – mathllm/MathCoder: Family of LLMs for mathematical reasoning.
- All Languages Matter: On the Multilingual Safety of Large Language Models [101.3]
我々は、大規模言語モデル(LLM)のための最初の多言語安全ベンチマークを構築した。 XSafetyは、複数の言語ファミリーにまたがる10言語にわたる14種類の一般的な安全問題をカバーしている。 本稿では,ChatGPTの多言語安全性向上のための簡易かつ効果的なプロンプト手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:23:34 GMT)
- LLMへの攻撃に対するベンチマーク、「Our empirical studies show that these LLMs perform much unsafer in non-English languages than in English, calling for the development of safety alignment beyond English.」とのことでLLMが広く使われるにつれ多言語の考慮はとても重要になりそう。
- リポジトリはGitHub – Jarviswang94/Multilingual_safety_benchmark: Multilingual safety benchmark for Large Language Models