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ノースイースタン大学およびMITのこのAIの論文では、拡散モデルにおける画像生成制御のための解釈可能なコンセプトスライダーが開発されています

芸術的なテキストから画像までの拡散モデルの利用者は、通常、生成された画像に表現される視覚的特徴と概念において細かい制御が必要ですが、現在は実現不可能です。単純なテキストのプロンプトを使用して、個人の年齢や天候の強度などの連続的な品質を正確に修正するのは難しい場合があります。この制約により、プロデューサーはイメージをより良く反映させるために画像を修正することが難しくなります。マサチューセッツ工科大学と独立研究者からなるノースイースタン大学の研究チームは、この研究で解釈可能なアイデアスライダーを提案し、拡散モデル内で詳細なアイデアの操作を可能にします。彼らのアプローチは、アーティストに高品質な制御と生成画像の提供を可能にします。研究チームは、トレーニングされたスライダーとコードをオープンソースで提供します。コンセプトスライダーは、他のアプローチが十分に対応する必要があるいくつかの問題に対して複数の解決策を提供します。多くの画像プロパティは、プロンプトを変更することで直接制御することができますが、出力はプロンプトとシードの組み合わせに対して感度があり、プロンプトを変更すると画像の全体的な構造が大きく変化する場合があります。PromptToPromptやPix2Videoなどの事後処理手法では、異なるビジュアル概念を変えるためにクロスアテンションを変更し、拡散プロセスを反転させることができます。ただし、これらの手法は同時に変更できる数が制限されており、新しいアイデアごとに独立した推論ステップが必要です。研究チームは、単純で汎用的な制御を学習する代わりに、特定の画像に適したプロンプトを設計する必要があります。適切にプロンプトされなければ、年齢が変わると同時に人種も変わるなどの概念的な絡み合いが生じる可能性があります。一方、コンセプトスライダーは、軽量で事前トレーニングされたモデルに適用できる簡単なプラグアンドプレイのアダプターを提供します。これにより、一度の推論実行で目的の概念を正確かつ連続的に制御し、エンタングルメントが少なく効率的な組み合わせを実現できます。各コンセプトスライダーは、ランクの低い拡散モデルの変更です。研究チームは、低ランク制約が概念の精度制御において重要な要素であることを発見しています。低ランクトレーニングにより、最小の概念部分空間が特定され、高品質で制御されたディスエンタングル編集が生成されます。一方、低ランク正則化なしでのファインチューニングは、精度と生成画像の品質を低下させます。この低ランクフレームワークは、モデルのパラメータではなく個々の写真に対応する事後処理の画像変更技術には適用されません。コンセプトスライダーは、これまでのテキストに頼る既存の概念編集技術とは異なり、書かれた説明によって表現されない視覚的概念の変更を可能にします。画像ベースのモデルカスタマイズ技術は画像編集において課題がありますが、研究チームは新しいトークンを導入することで新しい画像ベースの概念を表現できるようにしています。一方、概念スライダーでは、アーティストがいくつかのペアの写真で望ましい概念を指定できます。その後、コンセプトスライダーは視覚的概念を一般化し、他の画像に適用します。そのような画像では、変化を言葉で表現することが不可能な場合でも、変化を適用できます（図1を参照）。以前の研究では、GANのような他の生成画像モデルには、生成された出力に対して高度なディスエンタングル制御を提供する潜在的な領域が含まれていることが示されています。図1は、さまざまなテキストプロンプトまたはマッチした画像データの範囲内で、他の品質への干渉を最小限に抑えたフォーカスされたアイデア制御のための拡散パラメータ空間での低ランク方向を見つける手法を示しています。これらの方向は、複雑なマルチ属性制御のために組み合わせることができ、アーティストによって作成された相反するテキスト概念またはビジュアルのペアから形成することができます。ディスエンタングルスタイルGANの潜在領域を拡散モデルに転送し、スタブルディフュージョンの出力で歪んだ手を修正することで、研究者は自身のアプローチの効果を示しています。具体的には、StyleGANのスタイルスペースニューロンは、言葉でうまく説明することの難しい画像のいくつかの重要な特徴に対して、細かい制御が可能であることが示されています。研究チームは、FFHQの顔写真でトレーニングされたStyleGANのスタイル空間の潜在的な方向を拡散モデルに転送することが可能であり、彼らの手法の可能性をさらに示しています。興味深いことに、彼らのアプローチは、顔データセットからのものであっても、異なる画像生成にわたって微妙なスタイル制御を提供するようにこれらの潜在的な空間を適応させることに成功しています。これは、拡散モデルがGANの潜在的な視覚的概念を表現できることを示しています。書かれた説明はなくても表現できます。研究者らは、コンセプトスライダーの表現力が、リアリズムの向上と手の変形の修正という2つの有用なアプリケーションを処理するのに十分であることを示しています。生成モデルは、リアルな画像合成を実現するために大きな進歩を遂げてきましたが、最新の拡散モデルであるStable Diffusion XLも、歪んだ顔、浮いたオブジェクト、歪んだパースペクティブ、さらには解剖学的に不合理な余分な指や欠損した指を生み出す傾向がまだあります。研究チームは知覚的なユーザースタディにより、2つのコンセプトスライダー、「固定された手」と「リアルな画像」によって、画像の実際的なリアリズムが統計的に有意に向上することを確認していますが、画像の本質を変えることはありません。コンセプトスライダーは組み立てられ、分解することができます。研究チームは、50以上の異なるスライダーを作成することが可能であり、出力品質を犠牲にすることなく行うことがわかりました。この適応性により、アーティストたちは多くのテキスト、ビジュアル、GANで定義されたコンセプトスライダーを組み合わせることができるため、微妙な画像制御の新たな世界が開けます。彼らの技術は、通常のプロンプトトークンの制約を超えることができるため、テキストだけでは提供できないより複雑な編集を可能にします。

マイクロソフトとジョージア工科大学の研究者が、ヘッドウォーンデバイスを使用した多様な舌ジェスチャー認識技術「TongueTap」を紹介しました

スマートウェアラブルテクノロジーの急速な発展において、スムーズで手を使わず誰もが使えるインタラクションを追求するといくつか画期的な発見がありました。TongueTapは、舌のジェスチャー認識を可能にするために複数のデータストリームを同期させる技術であり、非常に有望です。この方法により、ユーザーは手や目を使わずに静かにインタラクションを行い、通常は口の内側または近くに配置される特別なインターフェースなしで操作することができます。ジョージア工科大学の研究者は、Microsoft Researchとの共同研究により、TongueTapという舌のジェスチャーインターフェースを開発しました。このインターフェースは、Muse 2とReverb G2 OEの2つの商用ヘッドセットのセンサーを組み合わせて作成されました。両方のヘッドセットにはIMUsと光電プレソモグラフィ（PPG）センサーが含まれています。また、そのうちの1つのヘッドセットには脳波測定（EEG）、視線追跡、および頭部追跡センサーも搭載されています。これらの2つのヘッドセットからのデータは、多様な脳-コンピュータインターフェースに一般的に使用される時刻同期システムであるLab Streaming Layer（LSL）を使用して同期されました。研究チームは、EEG信号に対してSciPyを使用して128Hzのローパスフィルターを適用し、独立成分分析（ICA）を実施しました。他のセンサーには、それぞれのセンサーごとに主成分分析（PCA）を適用しました。ジェスチャー認識には、Scikit-LearnのSupport Vector Machine（SVM）を使用し、放射基底関数（RBF）カーネルを使用してハイパーパラメータC=100およびgamma=1でバイナリ分類を行い、データウィンドウがジェスチャーを含んでいるかどうかまたはノンジェスチャーであるかを判定しました。研究者は16人の参加者を対象に舌のジェスチャー認識の評価のために大規模なデータセットを収集しました。研究から最も興味深い結果は、どのセンサーが舌のジェスチャーの分類に最も効果的であったかです。MuseのIMUは単独でも80％の精度を達成し、MuseのIMUを含む多様なPPGセンサーの組み合わせは94％の精度を達成しました。最も精度が高いセンサーに基づいて、耳の後ろにあるIMUは舌のジェスチャーを検出するための低コストな手法であり、これまでの口内感覚アプローチと組み合わせることができます。舌のジェスチャーを製品に対して実用的にするためには、信頼性のあるユーザー非依存の分類モデルが重要です。より現実的な環境にジェスチャーが応用できるようにするには、複数のセッションや環境間の移動を含むエコロジカルに妥当な研究デザインが必要です。 TongueTapは、スムーズで直感的なウェアラブルデバイスのインタラクションへの大きな進歩です。市販の技術を使用して舌のジェスチャーを識別し分類する能力により、秘密のような正確なヘッドウェアデバイスの制御が可能になる未来が見えます。舌のジェスチャーを制御するための最も有望な応用は、ARインターフェースの制御です。研究者は、ARヘッドセットでの使用や他の視線ベースのインタラクションとの比較を行いながら、さらなる研究によってこの多機能な相互作用を探求する予定です。

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「RAGを紹介しますデータソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」

GPTはNLPタスクにおいて人工知能の分野で際立っています。ただし、GPTを使用して構築および展開されるパイプラインは長く複雑なものになることがあります。ここでRAGの役割が見られます。 RAGはStreamlitによって開発されたアプリで、GPTパイプラインの作成と展開のプロセスを簡素化します。使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーは自分のジョブと望ましいRAGシステムのパラメーターを指定できます。その後、必要なコードを生成したRAGによってパイプラインが自動的に展開されます。最良の部分は、RAGには完全に新しいバージョンであるRAGs v2が存在することです。RAGs v2は最初のリリースから大幅にアップグレードされ、より使いやすく柔軟なChatGPTの構築とカスタマイズの体験を提供しています。ユーザーは簡単に複数のRAGパイプラインを作成、保存、管理でき、各パイプラインは異なるデータセットやシステムプロンプトでカスタマイズできます。さらに、未使用のパイプラインを削除するオプションもあり、全体的な利便性が向上しています。リンティングとCIツールの統合により開発品質が向上しました。RAGs v2は、構築とそれぞれのRAGパイプライン内で利用するためのさまざまな大規模言語モデル（LLM）をサポートしています。さらに、ファイルやウェブページを読み込む機能も備えており、機能がさらに拡張されています。詳細な説明動画がありますので、この高度なツールの簡単な設定と使用方法をご覧いただけます。以下はアプリの3つの主要なセクションです：ホームページで「ビルダーエージェント」にRAGパイプラインの作成を指示します。ここでは、「ビルダーエージェント」によって作成されたRAG設定が記載されています。この領域では、生成された設定を自由に更新または変更できるユーザーインターフェースが提供されています。 RAGエージェントは通常のチャットボットインターフェースを使用して生成されます。データに基づいて質問することができます。 RAGsの使い方 RAGsの簡単な使い方は以下の通りです： RAGsを実行する：RAGsを実行するには、次のコマンドを実行します： pip install rags RAGsをインストールした後、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを構築できます： rags create-pipeline Streamlitアプリが起動し、ジョブと望ましいRAGシステムの仕様を選択できます。作成が完了したら、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを展開できます： rags deploy このコマンドでRAGパイプラインをウェブサーバーで起動できます。RAGパイプラインが起動している間は、以下のコマンドを使用してクエリを実行できます：…

「PGXMANを紹介する：PostgreSQLの拡張機能マネージャーとの出会い」

手動で更新する代わりに、それぞれのPostgres拡張機能を独立して管理するのではなく、それらをあなたのプロジェクト管理ワークフローにドラッグアンドドロップできますか？それは素晴らしいことではないでしょうか？それは希望が実現したものです。PGXMANの導入によりその希望がかなえられました。クリック数回またはコマンド数回でPostgres拡張機能をインストール、更新、アンインストールするだけで完了する世界を思い描いてみてください。新しいバージョンをウェブで検索したり、依存関係を管理したり、手動で更新したりする必要はありません。Pgxmanがそれらすべてを処理してくれるので、素晴らしいアプリケーションの作成に集中することができます。 Postgresデータベースを強化するための最も効果的な方法の1つは、拡張機能を使用することです。これには苦労することもありますが、それにはPGXMANへの感謝の気持ちがあります。Postgres拡張機能のインストールや管理において、Pgxmanは救世主となります。 PGXMANとは？ PGXMANは、Postgres拡張機能パッケージマネージャーです。これを使用すると、拡張機能のインストールや更新が簡単になります。拡張機能間の依存関係の管理も利点の1つです。Postgres拡張機能を自分のアプリケーションに組み込みたい開発者にとって、PGXMANは貴重なツールです。 PGXMANの機能 PGXMANは、拡張機能を保存するためにパッケージリポジトリを使用します。パッケージリポジトリには、各拡張機能の詳細（名前、バージョン、依存関係など）が保存されます。Pgxmanはこの情報を使用して拡張機能をインストール、更新、削除することができます。 Pgxmanの利点 Pgxmanを使用すると、以下の利点があります： PGXMANは、拡張機能の検索、インストール、更新を簡単に行うことができます。 PGXMANは、拡張機能の依存関係を自動的に処理することができます。 PGXMANを使用すると、最新の拡張機能を簡単に維持することができます。 PGXMANのコミュニティは強力でサポートも充実しており、多くのユーザーや開発者がプロジェクトに貢献しています。 Pgxmanの始め方以下のコマンドでpgxmanをインストールし、始めることができます： pip install pgxman 以下のコマンドを使用すると、pgxmanをインストールした後、拡張機能を追加することができます： pgxman install <extension-name> 以下のコマンドを使用すると、pgxmanを使用して拡張機能を更新することもできます： pgxman…

「UCバークレーの研究者が開発したALIA：微細分類タスクのための自動言語ガイド画像拡張の画期的なブレイクスルー」

細粒度イメージ分類は、大きなカテゴリ内のサブカテゴリに画像を分類するコンピュータビジョンのタスクです。これは、特定の、しばしば珍しい動物の繊細な同定を必要とします。しかし、より広範なトレーニングデータが必要であるというニーズにより、分類器は天候条件や地理的な場所の変化など、ドメインの異なる側面において適応に苦労しています。データ拡張は、細粒度分類のような特殊なタスクでは、困難に直面しています。ジェネレーティブモデルやフリップや切り抜きなどの従来の手法を使用したアプローチは、有望ですが、しばしば緻密な調整が必要であり、そのようなタスクには適さない画像を生成することがあります。これらの課題に対処しようとするさまざまな提案された手法にもかかわらず、この分野は、視覚的な一貫性と元のトレーニングデータとの関連性を維持しながら多様な変動を表現する拡張データセットを作成する上でのハードルに直面しています。新しいアプローチであるALIA（Automated Language-guided Image Augmentation）は、これらの持続的な課題を克服するために登場しました。ALIAは、データセットの領域についての自然言語の説明と大規模なビジョンモデルを組み合わせて、言語による画像編集を通じてトレーニングデータの多様な変化を自動的に生成します。通常の手法とは異なり、ALIAは高価な微調整やユーザーが提供するプロンプトに頼らない。代わりに、最小限の編集やタスクに関連する情報を破壊する可能性のある編集を賢くフィルタリングして、データセットの多様性を向上させ、細粒度分類のような特殊なタスクにおける分類器の一般化能力を改善する有望な解決策を提示します。このプロセスは次のようなものです：ドメインの説明の生成：イメージキャプションと大規模言語モデル（LLM）を使用して、10未満のドメインの説明にイメージのコンテキストを簡潔にまとめます。言語のガイダンスを使用した画像の編集：これらの説明に合わせて多様な画像を作成するために、テキストに依存する画像編集技術を使用します。失敗した編集のフィルタリング：セマンティックフィルタリングのためにCLIPを使用し、信頼度に基づいたフィルタリングのために分類器を使用して、失敗した編集を取り除き、タスクに関連する情報と視覚的な一貫性を保ちます。筆者によると、この方法はデータセットを20%〜100%拡張し、視覚的な一貫性を保ち、より広範なドメインを含んでいます。研究チームは、ALIAのデータ拡張手法の効果を評価するために、ドメインの一般化、細粒度分類、および鳥の分類におけるコンテキストバイアスなどの特殊なタスクについて大規模な実験を行いました。ResNet50モデルの微調整と画像編集のための安定した拡散を使用し、ALIAは従来の拡張技術や実データの追加さえもドメインの一般化のタスクで常に優れたパフォーマンスを発揮し、元のデータに比べて17%の改善を見せました。細粒度分類では、ALIAはドメインの変化がなくても精度を維持し、コンテキストバイアスを伴う機能においても、インドメインとアウトオブドメインの精度で優れたパフォーマンスを発揮しましたが、画像編集の品質やテキストのみの修正では課題がありました。これらの実験は、ALIAがデータセットの多様性とモデルのパフォーマンスを高める可能性を示していますが、モデルの品質と画像編集方法の選択にいくらか依存性があるということも明らかにしました。総括すると、筆者たちは、ALIAという、大規模言語モデルとテキストにガイドされた画像編集技術を活用する、データ拡張のための先進的な戦略を紹介しました。提供されたトレーニングセット内のドメインの説明と拡張データに対して、この手法はドメイン適応、バイアスの低減、さらにはドメインシフトがない場面でも優れた能力を発揮しました。今後の研究では、筆者たちは、キャプション作成、大規模言語モデル、および画像編集のさらなる進展が、このアプローチの効果と応用性を大幅に向上させると考えています。実際のトレーニングデータから派生した構造化されたプロンプトを使用することは、現在の手法で遭遇するさまざまな制約を改善し、データセットの多様性を向上させるために重要な役割を果たす可能性があります。これは、ALIAの広範な影響と潜在的な進化に関する有望な研究の方向性を示唆しています。

「GPUの加速なしで大規模なシーンをリアルタイムでマッピングできるのか？このAI論文は、高度なLiDARベースの位置特定とメッシュ作成のために「ImMesh」を紹介します」

実際の世界にマッチする仮想環境を提供することで、メタバース、VR / AR、ビデオゲーム、物理シミュレータを含む3Dアプリケーションの広範な普及が人間の生活スタイルを向上させ、生産効率を向上させています。これらのプログラムは、実際の環境の複雑なジオメトリーを代表する三角形メッシュに基づいています。現在のほとんどの3Dアプリケーションは、オブジェクトモデリングの基本ツールとして、頂点と三角形の面を集めた三角形メッシュに依存しています。レンダリングとレイトレーシングの最適化と高速化の能力に無鉄砲であり、センサーシミュレーション、高密度マッピングと測量、剛体力学、衝突検出などでも有用です。しかし、現在のメッシュは、大規模なシーンメッシュの大量生産の能力を妨げるCADソフトウェアを使用して作成された優れた3Dモデラーの出力であることがほとんどです。そのため、3D再構成コミュニティでは、特に大規模なシーンに対して実時間のシーン再構成が可能な効率的なメッシュアプローチの開発が注目されています。コンピュータ、ロボット工学、3Dビジョンにおける最も困難な課題の1つは、センサー測定から大規模シーンのリアルタイムメッシュ再構成です。これには、近くにある三角形の面でシーン表面を再作成し、エッジで接続する必要があります。幾何学的なフレームワークを高い精度で構築することは、この困難な課題にとって不可欠であり、実世界の表面で三角形の面を再構築することも重要です。リアルタイムなメッシュ再構成と同時位置推定の目標を達成するために、香港大学と南方科技大学の最近の研究では、ImMeshというSLAMフレームワークが紹介されています。 ImMeshは、正確で効率的な結果を提供するために協力して作動する4つの相互依存モジュールに依存する、細心の注意を払って開発されたシステムです。 ImMeshは、メッシュ再構成と同時にローケライゼーションを達成するためにLiDARセンサーを使用しています。 ImMeshには、以前の研究で構築された新しいメッシュ再構成アルゴリズムであるVoxelMapが含まれています。具体的には、提案されたメッシングモジュールはボクセルを使用して3次元空間を分割し、新しいスキャンからポイントを含むボクセルを迅速に特定することができます。効率的なメッシングの次のステップは、次元を減少させることであり、これによりボクセルごとの3Dメッシュ化の問題が2Dの問題に変換されます。最後の段階では、ボクセル単位のメッシュのプル、コミット、プッシュプロシージャを使用して三角形面をインクリメンタルに再作成します。チームは、これが従来のCPUを使用して大規模なシーンの三角形メッシュをオンラインで再作成するための最初の公開努力であると主張しています。研究者は合成データと実世界のデータを使用して、ImMeshの実行時間のパフォーマンスとメッシュ化の精度を徹底的にテストし、その結果を既知のベースラインと比較してどれだけうまく機能するかを確認しました。まず、まとめてデータを収集することで、データ収集中にメッシュが迅速に再構築されていることを確認するために、メッシュのライブビデオデモを示しました。その後、異なるシナリオで4つの別々のLiDARセンサーによって取得された4つの公開データセットを使用して、ImMeshを徹底的にテストしてシステムのリアルタイム能力を検証しました。最後に、実験3でのImMeshのメッシング性能を既存のメッシングベースラインと比較してベンチマークを確立しました。結果によると、ImMeshはすべてのアプローチの中で最高の実行時間パフォーマンスを維持しながら、高いメッシング精度を達成しています。彼らはまた、LiDARポイントクラウドの補強にImMeshを使用する方法を実証しています。この方法は、生のLiDARスキャンよりも密集して広い視野（FoV）を持つ規則的なパターンで補強ポイントを生成します。アプリケーション2では、彼らは自分たちの作品をR3LIVE ++およびImMeshと組み合わせることで、シーンのテクスチャ再構築の目標を損なうことなく達成しました。チームは、空間解像度に関してはスケーラブル性に乏しいという大きな欠点を強調しています。固定された頂点密度のため、ImMeshは大きな平らな表面を扱う際に数多くの小さな面を非効率的に再構築する傾向があります。提案されたシステムにはまだループ補正メカニズムがないため、これが2番目の制限です。これは、再訪問領域での累積ローカリゼーションエラーによる徐々のドリフトの可能性があることを意味します。再訪問の問題が発生すると、再構築結果が一貫していないかもしれません。LiDARポイントクラウドを使用したループ識別の最近の作業をこの作業に取り込むことで、研究者はこの問題を克服するのに役立ちます。ループ検出アプローチを利用することで、リアルタイムでループを識別し、ドリフトの影響を軽減し、再構築結果の信頼性を高めるためにループ補正を実装することが可能になります。

ブログ執筆のための20の最高のChatGPTプロンプト

デジタル時代において、コンテンツこそ王であり、高品質で魅力的なブログ記事を一貫して作成できる能力は、どの作家、マーケター、ビジネスオーナーにとっても重要なスキルです新鮮で関連性のあるコンテンツの需要がますます高まる中で、アイデアを生み出し、記事の構成を固め、それぞれの作品がターゲットユーザーに共鳴するようにすることがよくある課題です...

「APIガバナンスによるAIインフラストラクチャのコスト削減」

APIガバナンスは、リソースの割り当てを最適化し、利用状況をモニタリングし、セキュリティを強化することによって、組織がAIインフラのコストをコントロールするのに役立ちます

データの観察可能性：AI時代の信頼性

「GenAIにとって、データの可観測性は解決策、パイプラインの効率性、ストリーミングとベクターインフラストラクチャに優先する必要があります」

「AIに関するアレン研究所の研究者らが、大規模なデータセット上での2段階のトレーニングプロセスによって開発された、新しい科学文書の埋め込みモデルであるSPECTER2を開発しました」

科学的なドキュメント埋め込みの領域は、SPECTERやSciNCLのような既存のモデル内で適応性とパフォーマンスの課題に直面しています。これらのモデルは特定のドメインでは効果的ですが、引用予測タスクに焦点を絞った狭いトレーニングデータの制約などの制限には取り組んでいます。研究者たちはこれらの課題を確認し、これらの問題に対処し、科学的なドキュメント埋め込みの適応性と全体的なパフォーマンスを大幅に向上させる解決策を作成することを目指しました。 SPECTERやSciNCLといった現在の科学的なドキュメント埋め込みのモデルは、進歩を遂げていますが、トレーニングデータの多様性や引用予測に対する狭い焦点の制約に制約されている必要があります。そのため、AIのAllen Instituteに所属する研究チームが取り組み、画期的なSPECTER2モデルを紹介することで、課題形式に特化したアダプターを採用します。SPECTER2は、23の異なる研究分野を横断した9つのタスクにわたる広範なデータセットを活用します。この革新的な進展は、科学的なドキュメントのさまざまなタイプに適したタスク固有の埋め込みを生成するモデルの能力を大幅に向上させるものです。 SPECTER2は、SciBERTのチェックポイントとクエリ、ポジティブ、ネガティブの候補論文からなる三つ組を使用して引用予測の事前トレーニングから開始する緻密なトレーニングプログラムを実施します。その後の段階では、マルチタスクトレーニングのための課題形式固有のアダプターの統合が行われます。この戦略的な拡張により、モデルはさまざまな下流タスクに最適化されたさまざまな埋め込みを生成することが可能になります。このアプローチの洗練度は、以前のモデルに存在する制約を効果的に扱います。最近導入されたSciRepEvalベンチマークの評価によって、SPECTER2は汎用と科学的な埋め込みモデルよりも優れた性能を発揮していることが明らかになっています。特に、特定のタスク形式にカスタマイズされた単一のドキュメントに複数の埋め込みを提供するモデルの傑出した柔軟性と操作効率が強調されています。結論として、SPECTER2は科学的なドキュメント埋め込みの大きな進歩を象徴しています。既存のモデルの欠点を修正するための研究チームの苦闘は、その先駆者たちを超える頑強な解決策を生み出しました。SPECTER2の学際的な境界を超える能力、タスク固有の埋め込みの生成、ベンチマーク評価での常に最先端の結果を一貫して達成する能力により、これは多様な科学的な応用において貴重なツールとなります。このブレークスルーにより、科学的なドキュメント埋め込みの領域は豊かになり、将来の進歩の道を拓くことができます。この投稿は、Allen Institute for AIの研究者が大規模データセット上の2ステップトレーニングプロセスを経て新しい科学的なドキュメント埋め込みモデルSPECTER2を開発しました。

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