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- A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models [84.9]
テキスト透かしは、テキストの起源を追跡し検証し、誤用や海賊行為を防ぐのに役立つ。 この調査は、現在のテキスト透かし技術を包括的に要約することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:11:42 GMT)
- LLM時代のテキスト watermarkingのサーベイ。重要性は増しているものの攻撃方法も進化しており大変な印象。
- A Survey of the Evolution of Language Model-Based Dialogue Systems [25.3]
Task-oriented_dialogue_system (TOD) とopen-domain_dialogue_system (ODD) は大きな変換を経ている。 この調査は、対話システムの歴史的軌跡を掘り下げ、言語モデルの進歩と関係を解明するものである。 我々の調査は、LMのブレークスルーに沿った時系列的な視点を提供し、最先端の研究成果の包括的なレビューを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Nov 2023 13:51:32 GMT)
- 対話システムのサーベイ、LargeがつかないLaugage Model-Basedとある通り、割と昔からのサーベイとなっていて最近の技術進歩や歴史を理解するうえでも良い資料
- Multimodal Large Language Models: A Survey [36.1]
マルチモーダル言語モデルは、画像、テキスト、言語、音声、その他の異種性など、複数のデータタイプを統合する。 本稿では、マルチモーダルの概念を定義し、マルチモーダルアルゴリズムの歴史的展開を検討することから始める。 実用的なガイドが提供され、マルチモーダルモデルの技術的な側面に関する洞察を提供する。 最後に,マルチモーダルモデルの適用について検討し,開発に伴う課題について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:15:12 GMT)
- マルチモーダルな大規模言語モデルのサーベイ、いろいろあるなというのとテクニカルに重要なポイントがまとまっているのがうれしい。
- A Survey of Large Language Models for Code: Evolution, Benchmarking, and Future Trends [30.8]
一般的な大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学におけるコード生成のようなタスクにおいて大きな可能性を証明している。 コードLLMのかなりの部分は、モデルファインチューニングを通じて一般的なLLMから派生している。 現在、Code LLMとそのパフォーマンスに関する体系的な調査が欠如している。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Nov 2023 07:55:16 GMT)
- LLMでのコード生成に関するサーベイ
- ものすごく色々あるというのと、表４のPerformance of LLMs in HumanEval Benchmarkのような比較表がとても参考になる
- Continual Learning: Applications and the Road Forward [111.3]
継続的学習は、機械学習モデルが、過去に学んだことを忘れずに知識を蓄積することで、新しいデータを継続的に学習できるようにすることを目的としている。 我々は3つの主要な機械学習カンファレンスで発行された最近の連続的な学習論文を調査してステージを設定した。 機械学習における5つのオープンな問題について議論し、継続的学習が必然的にそのソリューションの一部であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:17:00 GMT)
- Continual Learningのサーベイ、講演資料が基になっているからか基礎からわかりやすい印象。
- A Reevaluation of Event Extraction: Past, Present, and Future Challenges [136.7]
イベント抽出は近年、多くの応用の可能性から多くの注目を集めている。 最近の研究では、いくつかの評価課題が観察されており、報告されたスコアは真のパフォーマンスを反映していない可能性があることを示唆している。 イベント抽出のための標準化された公正かつ再現可能なベンチマークであるTEXTEEを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 04:43:03 GMT)
- Event Extractionのサーベイとベンチマークの提案。以前の評価の問題点の一個目が「Unfair comparison」、「Due to the lack of a standardized evaluation framework, we observe that many approaches are inappropriately compared in the previous literature.」とかなり厳しめ。
- LLM関連として Llama-2-13B、GPT3.5-turboの結果も記載されているが、特化型モデルと比べて低いスコアとなっている。
- リポジトリはGitHub – ej0cl6/TextEE: A standardized, fair, and reproducible benchmark for evaluating event extraction approaches
- Towards more Practical Threat Models in Artificial Intelligence Security [71.5]
我々は、AIセキュリティ研究で最も研究されている6つの攻撃の脅威モデルを再検討し、実際にAIの使用と一致させる。 我々の論文は、人工知能のセキュリティにおけるより実用的な脅威モデルを研究するための行動である。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Nov 2023 16:09:44 GMT)
- AIセキュリティに関して研究と実際の差を分析した論文。key findingsを見るだけでも結構なギャップがありそう。。。