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ADE: 適応的辞書埋め込みによる大規模言語モデルへのマルチアンカー表現拡張 ADE: Adaptive Dictionary Embeddings -- Scaling Multi-Anchor Representations to Large Language Models
AI要約 本論文は、複数のアンカーを用いた表現学習手法を大規模言語モデルに適用するための適応的辞書埋め込み(ADE)を提案する。動的に辞書を更新することで、スケーラブルかつ効率的にマルチアンカー表現を獲得し、下流タスクでの性能向上を示した。
EN This paper proposes Adaptive Dictionary Embeddings (ADE), a method for scaling multi-anchor representations to large language models by dynamically updating dictionaries, enabling scalable and efficient representation learning with improved downstream task performance.
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