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言語モデルはバイアスに左右されやすい（CoTプロンプトの研究論文を読む）｜mah_lab / 西見 公宏
⚡️New paper!⚡️ It’s tempting to interpret chain-of-thought explanations as the LLM's process for solving a task. In this new work, we show that CoT explanations can systematically misrepresent the true reason for model predictions.https://t.co/ecPRDTin8h 🧵 pic.twitter.com/9zp5evMoaA — Miles Turpin (@milesaturpin) May 9, 2023 著者の方が Twitterでまとめられていたので、これをざっくりリストするとこんな感じになるかと思います。 バイアスのかかったCoTによって誤っ
A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning Tasks
Transformer is a deep neural network that employs a self-attention mechanism to comprehend the contextual relationships within sequential data. Unlike conventional neural networks or updated versions of Recurrent Neural Networks (RNNs) such as Long Short-Term Memory (LSTM), transformer models excel in handling long dependencies between input sequence elements and enable parallel processing. As a r
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