23/10から29/10までのトップ重要なLLM論文

「23/10から29/10までの注目のLLM論文トップ23」

最新の大規模な言語モデルの研究に関連していることを維持しましょう

大規模な言語モデル（LLM）は近年急速に進化しています。新しいモデルの世代が開発されるにつれて、研究者やエンジニアが最新の進歩について情報を得ることは重要です。この記事では、10月の第四週に発表された最も重要なLLMの論文の要点をまとめています。

これらの論文は、モデルの最適化やスケーリング、推論、ベンチマーキング、パフォーマンス向上など、次世代の言語モデルを形作るさまざまなトピックをカバーしています。これらの領域で新しいLLMの研究に追いつくことは、より能力がある、堅牢で、人間の価値観に沿ったモデルに向けた継続的な進歩の指針となります。

データサイエンスとAIのキャリアを始めたくて学びたいですか？データサイエンスのメンタリングセッションと長期キャリアのメンタリングを提供しています：

• メンタリングセッション: https://lnkd.in/dXeg3KPW
• 長期メンタリング: https://lnkd.in/dtdUYBrM

私のニュースレター「To Data & Beyond」に登録して、私の記事を完全かつ早期にアクセスしてください：

• 「分枝と限定法 – アルゴリズムをゼロからコーディングする」
• キャルレールの最高製品責任者、ライアン・ジョンソンへのインタビューシリーズ
• あなたは優れたEDAフレームワークを持っていると思っていますか？もう一度考えてみてください

To Data & Beyond | Youssef Hosni | Substack

データサイエンス、機械学習、AI、およびそれらの先にあるものについて。Youssef Hosniによる「To Data & Beyond」をクリックして読んでください。

youssefh.substack.com

1. LLMの進歩とベンチマーキング

1.1. ステップバイステップで合成しましょう：小規模モデルのエラーを推し測って大規模言語モデルで反復的なデータセット合成

データ合成は、ほとんどラベル付けされたデータを使用して小規模モデルを訓練する有望な方法です。データ合成の1つのアプローチは、大規模言語モデルから豊富な知識を活用して仮想訓練例を合成することです…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!