複数の画像やテキストの解釈 Editors Pick - Section 123

「夢を先に見て、後で学ぶ：DECKARDは強化学習（RL）エージェントのトレーニングにLLMsを使用するAIアプローチです」

強化学習（RL）は、環境との相互作用によって複雑なタスクを実行することを学ぶことができる自律エージェントの訓練手法です...

「ショートGPTと出会おう：コンテンツ作成の自動化とビデオ制作プロセスの効率化のためのパワフルなAIフレームワーク」

デジタルコンテンツ制作のスピードが速い世界では、効率性と創造性が重要です。ShortGPTは、コンテンツ制作を自動化し、ビデ...

中国の研究者が、脳損傷セグメンテーションのためのデータ拡張手法CarveMixを提案しています

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた自動脳病巣セグメンテーションは、貴重な臨床診断や研究ツールとなっています...

スタンフォード大学の研究者が、言語モデルの事前トレーニングのための拡張可能な二次最適化手法であるSophiaを紹介しました

言語モデルのトレーニングには高い初期コストがかかるため、最適化プロセスの非自明な改善は、トレーニングプロセスの完了に...

「このAI論文は、人間ではなくLLMを使用して、複雑さの異なる大量の教示データを作成するための手段を示しています」

オープンドメインの指示に従ってLLMをトレーニングした結果は驚異的です。ただし、この種の指示のデータを手動で開発するには...

「トランスフォーマベースのLLMがパラメータから知識を抽出する方法」

近年、トランスフォーマーベースの大規模言語モデル（LLM）が、事実の知識を捉えて保存する能力を持つため非常に人気がありま...

「2023年に試してみるべき20の中間旅行の代替案」

Shutterstock.AI Shutterstock.AIは、使いやすいAI生成の画像作成および編集プラットフォームです。OpenAIとLGがサポートし、...

「TR0Nに会ってください：事前学習済み生成モデルに任意のコンディショニングを追加するためのシンプルで効率的な方法」

最近、大規模な機械学習モデルが様々なタスクで優れた成績を収めています。しかし、このようなモデルのトレーニングには多く...

「合成キャプションはマルチモーダルトレーニングに役立つのか？このAI論文は、合成キャプションがマルチモーダルトレーニングにおけるキャプションの品質向上に効果的であることを示しています」

マルチモーダルモデルは、人工知能の分野における最も重要な進歩の一つです。これらのモデルは、画像やビデオを含む視覚的な...

このPythonライブラリ「Imitation」は、PyTorchでの模倣と報酬学習アルゴリズムのオープンソース実装を提供します

明確な報酬関数が定義されたゲームのような領域では、強化学習（RL）は人間のパフォーマンスを上回っています。残念ながら、...

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