💬 NLP
Choosing features for classifying multiword expressions
تقترح هذه الورقة إطاراً مطوراً لتصنيف التعبيرات متعددة الكلمات من خلال تقييم واختيار الميزات الأكثر موثوقية لضمان كون الفئات الناتجة مثمرة للاستخدام الحوسبي عبر لغات مختلفة.
💬 Category
cs.CL
11158 ورقة بحثية
💬 NLP
More Edits, More Stable: Understanding the Lifelong Normalization in Sequential Model Editing
تقدم هذه الورقة أول تفسير نظري لاستقرار "التطبيع مدى الحياة" (Lifelong Normalization) في تحرير النماذج المتسلسل، حيث تثبت دوره في منع النسيان الكارثي وتقدم StableEdit، وهو أسلوب يعزز الاستقرار طويل الأمد من خلال مرحلة إحماء صريحة وتبييض كامل.
💬 NLP
Probabilistic Calibration Is a Trainable Capability in Language Models
تُثبت هذه الورقة أن المعايرة الاحتمالية هي قدرة قابلة للتدريب في النماذج اللغوية، حيث تُظهر أن الضبط الدقيق على مهام التوزيع الاصطناعي يحسن بشكل كبير دقة أخذ العينات عبر مختلف المعايير، مع تفوق أساليب الأهداف الصلبة في أخذ العينات الرقمية المهيكلة وأداء أساليب الأهداف اللينة بشكل أفضل في مهام التوليد العشوائي الأوسع نطاقاً.
💬 NLP
Self-Distilled Trajectory-Aware Boltzmann Modeling: Bridging the Training-Inference Discrepancy in Diffusion Language Models
تقدم هذه الورقة البحثية TABOM، وهو إطار عمل للتدريب اللاحق يعتمد على التقطير الذاتي والوعي بالمسار، يعمل على سد الفجوة بين التدريب والاستدلال في نماذج اللغات الانتشارية من خلال نمذجة تفضيلات كشف القناع أثناء الاستدلال كتوزيع بولتزمان لاستخلاص هدف ترتيب زوجي، مما يعزز اكتساب المعرفة ويخفف من النسيان الكارثي مقارنة بالضبط الدقيق القياسي.
💬 NLP
UniVLR: Unifying Text and Vision in Visual Latent Reasoning for Multimodal LLMs
يقدم UniVLR إطار عمل موحداً للاستدلال الكامن البصري للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط، يقوم بضغط آثار الاستدلال النصي والأدلة البصرية في رموز بصرية مدمجة، مما يتيح استدلالاً فعالاً خالياً من النصوص يتفوق على الأساليب المتداخلة الحالية.
💬 NLP
Concordance Comparison as a Means of Assembling Local Grammars
تقدم هذه الورقة طريقة لتجميع القواعد المحلية من خلال مقارنة توافقاتها لتحديد علاقات الاحتواء والتقاطع والانفصال، والتي طُبقت بنجاح لتحسين التعرف على أسماء الأشخاص البرتغالية في مجموعة بيانات HAREM، محققةً مقياس F قدره 76.86 وزيادة قدرها 6 نقاط عن أحدث ما توصل إليه العلم.
💬 NLP
On Predicting the Post-training Potential of Pre-trained LLMs
تقدم هذه الورقة البحثية RuDE، وهو إطار تقييم تمييزي قائم على معايير التقييم (rubric) يتنبأ بإمكانات ما بعد التدريب للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) مسبقة التدريب بمعامل ارتباط يتجاوز 90% من خلال تحليل التمييز في الاستجابة بدلاً من التوليد، مما يتيح الاختيار الفعال للنماذج الأصغر ذات الإمكانات العالية.
💬 NLP
SkillSafetyBench: Evaluating Agent Safety under Skill-Facing Attack Surfaces
تقدم هذه الورقة البحثية SkillSafetyBench، وهو معيار مرجعي يوضح أن المهارات القابلة لإعادة الاستخدام والقطع البرمجية المحلية يمكن أن تؤدي إلى سلوكيات غير آمنة للوكيل حتى من طلبات المستخدمين الحميدة، مما يكشف أن سلامة الوكيل تعتمد بشكل حاسم على كيفية تفسير النماذج للمهارات وثقتها في سياقات سير العمل بدلاً من مجرد الاعتماد على التوافق على مستوى النموذج.
💬 NLP
SAGE: Scalable Automated Robustness Augmentation for LLM Knowledge Evaluation
تقترح الورقة البحثية إطار عمل SAGE، وهو إطار عمل قابل للتوسع يستفيد من النماذج الأصغر التي تم ضبطها بدقة مع التعلم المعزز ومُحقِّق قائم على معايير التقييم لتوليد متغيرات قوية ومنخفضة التكلفة لمعايير معرفة النماذج اللغوية الكبيرة تلقائياً، محققاً جودة تضاهي المعايير المُصنفة بشرياً دون الحاجة إلى ضبط دقيق خاص بالمهمة.
💬 NLP
SkillGraph: Skill-Augmented Reinforcement Learning for Agents via Evolving Skill Graphs
تقترح الورقة البحثية إطار عمل SKILLGRAPH، الذي يمثل المهارات كعُقد في رسم بياني موجه ومتطور لتمكين وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة من استرجاع رسوم بيانية فرعية للمهارات مرتبة للمهام التركيبية، مما يؤدي إلى تحسين كل من صيانة المكتبة والأداء المتفوق في التعلم المعزز.