ShufText: A Simple Black Box Approach to Evaluate the Fragility of Text Classification Models
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 5 pages, 2 figures
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 12 pages, 8 tables, 3 figures. AAAI 2022 Conference Paper
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专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Proceedings of the Second Workshop on Insights from Negative Results in NLP
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments EMNLP 2021 accepted paper camera ready version
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 12 pages, 6 figures
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Book chapter. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2012.12474, arXiv:1808.08485, arXiv:2008.12878
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments ACL2021 Camera Ready V2
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Comments Camera-ready version, EMNLP2020
专题命中 预训练与数据 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted at NAACL 2021
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 6 pages, 4 figures, to be published in 25th International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2020
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments EMNLP 2020
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 7 pages, 1 figure
专题命中 预训练与数据 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);SLM(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Accepted at IEEE ICASSP 2020
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments To appear at AAAI 2020
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments submitted to Interspeech 2018
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
用AI撰写文献综述:原则、障碍与一些经验教训
机构 * London School of Economics and Political Science(伦敦政治经济学院) ; Paris Institute for Advanced Study(巴黎高级研究学院)
专题命中 预训练与数据 :LLM(abstract,comments);prompting(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文通过比较不同AI辅助程度下的文献综述,揭示了AI生成内容的偏见、主流化倾向及局限性,强调了在使用AI撰写综述时需注意的防范措施。
Comments 31 pages and 193 pages of Appendices, including 6 different versions of the literature review, and complete chat with the LLM
机构 * Computing & Mathematical Sciences(计算与数学科学) ; Computation & Neural Systems(计算与神经系统) ; California Institute of Technology(加州理工学院)
专题命中 预训练与数据 :foundation model(abstract,comments);pretraining(abstract);分类 cs.LG
Comments 10 pages, 5 figures, NeurIPS 2025 Foundation Models for the Brain and Body
机构 * Saarland University(萨尔大学)
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract,comments);large language model(abstract);分类 cs.CL
Comments ISCA/ITG Workshop on Diversity in Large Speech and Language Models