Quantum neural networks successfully calibrate language models

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorQuaTI - Quantum Technology & amp; Information-
Autor(es): dc.contributorNTT Data-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná-
Autor(es): dc.creatorNeto, Jogi Suda-
Autor(es): dc.creatorArdila, Lluis Quiles-
Autor(es): dc.creatorNogueira, Thiago Nascimento-
Autor(es): dc.creatorAlbuquerque, Felipe-
Autor(es): dc.creatorPapa, João Paulo-
Autor(es): dc.creatorCapobianco Guido, Rodrigo-
Autor(es): dc.creatorFernandes Fanchini, Felipe-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T18:49:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T18:49:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2024-06-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1007/s42484-024-00139-2-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/296959-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/296959-
Descrição: dc.descriptionRecently, quantum neural networks have been applied to different problems, like in computer vision and natural language processing. In this paper, we show an application of quantum models as probability calibrators to language models in Question and Answering (Q &A) tests. Our experiments show comparable results relative to the baseline Q &A models on all metrics. Here, we show another application of this class of models as confidence calibrators, where the parametrized quantum circuit receives a set of features coming from the language model and has to output a corrected confidence measure. The idea is to have a quantum model tell us when the language model is generating good answers or not.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionQuaTI - Quantum Technology & amp; Information, SP-
Descrição: dc.descriptionNTT Data-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Biociências Letras e Ciências Exatas Unesp - Univ Estadual Paulista (São Paulo State University), Rua Cristóvão Colombo 2265, Jd Nazareth-
Descrição: dc.descriptionUTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Paraná-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciências UNESP - Universidade Estadual Paulista, São Paulo-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Biociências Letras e Ciências Exatas Unesp - Univ Estadual Paulista (São Paulo State University), Rua Cristóvão Colombo 2265, Jd Nazareth-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciências UNESP - Universidade Estadual Paulista, São Paulo-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 021/12407-4-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 03854/2022-7-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2013/07375-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2021/04655-8-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 465469/2014-0-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationQuantum Machine Intelligence-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectNatural language processing-
Palavras-chave: dc.subjectQuantum machine learning-
Palavras-chave: dc.subjectQuestion Answering-
Título: dc.titleQuantum neural networks successfully calibrate language models-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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