複数の画像やテキストの解釈 Editors Pick - Section 114

「マッキンゼー・レポートからの5つの重要な洞察：創発的AIの未来への影響」

人工知能（AI）の変革力は既に仕事の風景を変え始めており、McKinseyのレポート「2023年のAIの状況：創造的AIのブレイクアウ...

このAI論文は、大規模なビジョン・ランゲージ・ナビゲーション（VLN）トレーニングのための効果的なパラダイムを提案し、パイプライン内の各コンポーネントの影響を定量的に評価しています

ビジュアルナビゲーションの学習のために、いくつかの人間のデモが収集され、最近の巨大なデータセットには数百の対話的なシ...

「ToolLLMをご紹介します：大規模言語モデルのAPI利用を向上させるためのデータ構築とモデルトレーニングの一般的なツールユースフレームワーク」

多くのツール（API）と効率的に接続し、困難なタスクを完了するために、ツール学習は大規模な言語モデル（LLM）の潜在能力を...

「LP-MusicCapsに会ってください：データの乏しさ問題に対処するための大規模言語モデルを使用したタグから疑似キャプション生成アプローチによる自動音楽キャプション作成」

音楽のキャプション生成は、与えられた音楽トラックの自然言語による説明を生成することによる音楽情報の検索です。生成され...

「Med-Flamingoに会ってください：医療分野向けのマルチモーダルな文脈学習を実行できるユニークな基盤モデル」

人工知能（AI）の人気が高まるにつれて、基礎モデルはラベル付きのインスタンスによって提供されるわずかな情報だけで、さま...

「セールスとマーケティングのためのトップな予測分析ツール（2023年）」

マーケティングに適用される場合、予測分析は過去と現在のデータを調べて将来の結果を予測することを意味します。この方法は...

大規模な言語モデルを税理士として活用する：このAI論文は、税法の適用におけるLLMの能力を探求します

AIの進歩が進んでいます。大規模言語モデル（LLM）は急速に進化しています。現代のLLMは、ツールを使用し、計画を立て、標準...

ロラハブにお会いしましょう：新しいタスクにおいて適応性のあるパフォーマンスを達成するために、多様なタスクでトレーニングされたロラ（低ランク適応）モジュールを組み立てるための戦略的なAIフレームワーク

大規模な事前学習言語モデル（LLM）であるOpenAI GPT、Flan-T5、LLaMAは、NLPの急速な進歩に大きく貢献してきました。これら...

「マスタリングモンテカルロ：より良い機械学習モデルをシミュレーションする方法」

モンテカルロ：統計的シミュレーションが機械学習を支える方法、πの推定からハイパーパラメータの最適化までPythonでこの多目...

「拡散モデルの助けを借りて、画像間の補間を組み込むためのAI研究」についてのAI研究

人工知能は、開発者や研究者の間で最新の話題です。自然言語処理や自然言語理解からコンピュータビジョンまで、AIはほぼすべ...

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