複数の画像やテキストの解釈 AI Shorts - Section 57

このAI研究は、FireActを提案しますこれは、複数のタスクとエージェントの手法からの軌跡を使用して、言語モデルを微調整するための新しい人工知能の手法です

ファインチューニングされた言語モデルは、しばしば言語エージェントを作成する際に軽視され、特にGoogle検索APIを使用して質...

アップルとCMUの研究者が新たなUI学習者を披露：連続機械学習を通じてアプリのアクセシビリティを革新

機械学習は、さまざまな分野でますます統合されています。その普及は、ユーザーインターフェイス（UI）の世界を含むすべての...

「xVal」というものに出会いましょう：科学応用のために数字を言語モデルにエンコードするための継続的な方法で、任意の数字を表すために単一のトークンだけを使用します

大規模言語モデルの領域において、ひとつの迷惑な問題が浮かび上がっています。これらのモデルは多くの言語に基づくタスクを...

「多言語AIは本当に安全なのか？低リソース言語における大規模言語モデルの脆弱性を明らかにする」

GPT-4は、方針や倫理的な制約に反する要求に対して、「ごめんなさい、それには対応できません」と答えることをデフォルトにし...

このAIの論文は、テキスト変換グラフとして言語モデルパイプラインを抽象化するプログラミングモデルであるDSPyを紹介しています

言語モデル（LM）は、リサーチャーにデータを少なく使用し、より高度な理解レベルで自然言語処理システムを作成する能力を与...

「取得した文書の圧縮は言語モデルのパフォーマンスを向上させることができるのか？このAIの論文では、圧縮と選択的な拡張によって検索増強型LMを改良するためのRECOMPを紹介しています」

計算リソースを管理しながらパフォーマンスを最適化することは、ますます強力な言語モデルの時代における重要な課題です。テ...

「トランスフォーマーは長い入力をどのように扱うのか？CMUとGoogleの研究者が新しいアプローチを発表（FIRE）：相対位置エンコーディングのための機能的補間」

Transformerベースの言語モデルは、近年、自然言語処理（NLP）の領域を引き上げてきました。人間らしいテキストを理解し生成...

なぜ人々は人工知能AIを恐れているのか？

人工知能（AI）のイノベーションのペースは驚くべきものです。AIは現在、ロボティクス、IoT、ビッグデータなどの技術の推進力...

大規模な言語モデルは本当に行動し思考できるのか？イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究者が意思決定の向上のためにLATSを導入

LLMは、推論や意思決定のタスクにおいて価値のある存在となっています。複雑な問題を連続したステップに分解することで優れた...

「どのようにして、1ビットのウェイトで大規模な言語モデルを効果的に圧縮できるのか？この人工知能の研究では、PB-LLMを提案しています：部分的にバイナリ化されたLLMの潜在能力を探索する」

大規模言語モデル（LLM）において、部分二進化LLM（PB-LLM）は、言語の論理的推論能力を損なうことなく、極低ビットの量子化...

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