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言語処理学会第31回年次大会表彰論文

2025/8/29 1:57:00

Stack

  • 『埋め込み表現の独立成分の言語内・言語間一貫性の分析』
  • 『構成的汎化におけるTransformerの内部機序の分析』
  • 『ダイアグラム理解に向けた大規模視覚言語モデルの内部表現の分析』
  • 『Sparse Autoencoders as a Tool for Steering the Output Language of Large Language Models』
  • 『Cognitive Preference Optimization: 脳情報による言語モデルの選好最適化』
  • 『事例ベース意思決定理論に基づく復号』
  • 『大規模言語モデルを用いたシフト還元型句構造解析』
  • 『Triple-Phase Transition: 脳との関係から捉える大規模言語モデルの学習ダイナミクス』
  • 『Swallow LLM』
  • 『意思決定を指標とする生成テキスト評価:アマチュアと専門家への影響分析』
  • 『コーパスの逆蒸留』
  • 『似た単語の知識ニューロンは似た形成過程を経る』
  • 『LM は日本の時系列構造をどうエンコードするか』
  • 『人間と LLM の "面白さ"の感性は一致するのか?』
  • 『LLMマルチエージェント間の相互作用の分析』
  • 『多角的な評価から大規模言語モデルにおける事実知識の想起の要因分析』
  • 『訳出の同時性に特化した評価データを用いた同時音声翻訳モデルの評価と分析』
  • 『コーパスの逆蒸留』
  • 『対照学習を用いたhallucination検出手法』
  • 『大規模言語モデルは他者の心をシミュレートしているか』
  • 『書き手の孤独感を予測できるか?』
  • 『対象言語・対象単語を選ばない汎用的な文法化度の定量化手法』
  • 『JETHICS: 日本語道徳理解度評価用データセット』
  • 『大規模画像言語モデルは物体の裏側を認識できるか?物体の見えない部分の認識を問うタスクの提案』
  • 『AnswerCarefully: 日本語LLM安全性向上のためのデータセット』
  • 『語形のベクトル化による最適な言語地図の描画』
  • 『大規模言語モデルの分布予測における常識に基づいた割合予測能力の評価』
  • 『Mitigating Social Bias in Large Language Models by Self-Correction』
  • 『LLM-jp-3 VILA: 日本語マルチモーダルデータセット及び強力な日本語マルチモーダルモデルの構築』
  • 『複数タスク・複数項目に跨ったマルチモーダル自動評価手法』
  • 『Asagi: 合成データセットを活用した大規模日本語VLM』
  • 『大規模視覚言語モデルにおける言語タスクに対する視覚情報の影響』
  • 『Mixture-of-Expertsの悲観的な統合による頑健な自然言語理解』
  • 『自閉スペクトラム症の眼球運動による言語モデルのファインチューニング』
  • 『拡散モデルを用いたテキスト生成における「崩壊問題」と時刻埋め込みの影響』
  • 『メッセージの階層構造を把握するための parsing action がランダムではないのはなぜか?』
  • 『訓練・推論時の不一致を解消する離散拡散テキスト生成モデル』
  • 『ReShape Attentionによる音声と言語の基盤モデルの統合』
  • 『FaithCAMERA: 広告文生成タスクのための忠実性を担保した評価データセットの構築』
  • 『whole-NWJC: 『国語研日本語ウェブコーパス』全データ』
  • 『多言語での判例事実概要からの法的関係性のグラフ可視化』
  • 『大規模言語モデルは日本語・中国語の状態パーフェクトを理解できるか?』
  • 『Sketch2Diagram: 視覚的指示を入力とするダイアグラム生成』
  • 『日本語Full-duplex音声対話システムの試作』
  • 『逆プロンプトを用いたコールドスタート推薦』
  • 『JMED-DICT: 大規模医療用語辞書の構築』
  • 『VDocRAG: 視覚的文書に対する検索拡張生成』
  • 『視覚情報による曖昧性解消コーパスの検討』
  • 『バックトラッキングを活用したマルチエージェントシステムによる複数制約充足プランニング』
  • 『不均衡最適輸送を用いた意味変化検出』
  • 『CCGによる日本語脳波データのモデリング』
  • 『リアルタイム音声対話システムのための応答タイミングと短文応答の同時予測』
あれ
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2025/8/28 5:27:00

ICommandProducerとICommandConsumerとか書き始めて「メッセージキューだこれ」となってる。実装するより先に既製品をちゃんと見よう。

既製品のメッセージキューサービスを使うとしても依存はしたくないのでインターフェースは切ったほうがいいんだろうな。

あれ
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2025/8/24 2:03:00

「体調悪いし本を読んでも進むまい」と思われたが、「では試してみようじゃないか」となったので本を読んでるけど、やっぱり頭に入ってこないな。

今回については上記の結果だったけど、次回はどうなるかはわからん。

あれ
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2025/8/21 14:51:00

Decoratorを使い回すために、共通のIRepositoryを作ろうとしていたんだけど(つまりIRepositoryに命令を出すための万能なパラメーターオブジェクトを作ろうとしていた)、executeメソッドを持つICommandを作って、それにDecoratorを着せればよさそうということに気づいた。

ずっとグネグネしてたやつがようやく収まった。


ただの関数オブジェクトじゃねっていう気がしなくもない。


うっ、executeコマンドに引数が欲しい。いや、コントラクターでパラメーターを渡せばいいはず。


『なぜ依存を注入するのか DIの原理・原則とパターン』に答えが書いてあった。引数の型として総称型を使えばよい。

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2025/8/18 0:53:00
Identity AwareProxyIDPForgejoCoolifyAppPrivate NetworkPublic NetworkServer
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2025/8/18 0:45:00

gpt-4o-2024-05-13は同一のseedを使用した場合でも,出力は決定的ではない5)ことに注意が必要

マジか。厳密な再現性がないじゃん。
公開されたモデルでも決定的にできないのかな。
『Advanced usage - OpenAI API』を読む感じではOpenAI側での設定に変更があると振る舞いが変わるっぽい?



LLM-as-a-Judge評価の安定性を検証
〜中略〜
実行ごとにHeron では約 1 ポイント,JVB-ItW では約 0.05 ポイントの変動が生じる

知りたかったやつだ。
これについてもTemparatureを0にし、Seedを固定してやっているのだろうか?そうだとしたら、設定の変更が否決定性のトリガーではなさそう?

あれ
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2025/8/13 2:08:00

Forgejo Runnerのlabelをdockerにしていたら、Checkout codeで「Could not resolve host」とエラーが出てしまった。labelをtest-containerにしたらCheckout codeがエラーなく動くようになった。

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2025/8/12 13:00:00

Repository周りをきっちり作り込みたいけど車輪の再発明してる感じがすごくする。ライブラリを使ったほうがいいかも。でもライブラリに依存したくないかも。うまくライブラリを使いつつ依存しないようにするのが設計の腕の見せ所かも。ライブラリを探そう。クラス図を書こう。

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日記2025年8月11日

2025/8/11 13:26:00

 ゼッテリアで朝食。コーヒーで過激な便意。危なかった。

 ケンタと見せかけてマクドと見せかけてサイゼで昼食。サイゼの方が安くつくまである。

 パスタが夕食。スーパーでゴーヤを買ったので、ゴーヤのナポリタンにした。


 ネチネチ作業をしていたらforgejo-runnerが動いた。だいぶ時間がかかった。明日動作確認する。

 作文している。精神的につらいタイプの作文。着手してればそのうち慣れるだろう。


 新規性のあることをやっていないので、日記は書かなくてもいいかなと思われたが、新規性にこだわる必要もないかもしれないということで書いた。たぶんこの程度の雑さで良い。

あれ
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