複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 60

「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...

プリンストン大学とメタAIの研究者たちは、長い文脈を要約ノードの木に最初に処理する新しい方法、MemWalkerを導入しました

自己注意力を持つTransformerアーキテクチャと、モデルサイズと事前学習データの増加により、大規模言語モデル（LLM）におい...

「DiffPoseTalk（デフポーズトーク）をご紹介：新しい音声対応3Dアニメーション人工知能フレームワーク」

音声による表現アニメーションは、コンピュータグラフィックスと人工知能の交差点で複雑な問題であり、話し言葉の入力に基づ...

「テキストを科学的なベクトルグラフィックスに変換することはできるのか？このAI論文では、AutomaTikZを紹介し、TikZのパワーを説明しています」

テキストから画像の生成の最新の進歩により、直感的な自然言語記述から詳細なグラフィックの作成が可能になりました。Stable ...

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