複数の画像やテキストの解釈 Editors Pick - Section 133

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）において本当に強化学習（RL）は必要ですか？スタンフォード大学の新しい研究では、DPO（Direct Preference Optimization）を提案していますこれは、RLを使用せずに言語モデルを好みに基づいて訓練するためのシンプルなトレーニング方法です

巨大な教師なしLM（言語モデル）は、大量のデータセットで訓練されると、その創造者さえ驚かせるほどの能力を獲得します。た...

「CHARMに会ってください：手術中に脳がんのゲノムを解読し、リアルタイムの腫瘍プロファイリングを行う新しい人工知能AIツール」

画期的な進展として、ハーバード大学の研究者が、手術中に脳腫瘍のDNAを迅速に解読することができる人工知能（AI）ツールを発...

UCバークレーの研究者たちは、Gorillaという名前の、GPT-4を上回るAPIコールの記述において、Finetuned LLaMAベースのモデルを紹介しました

人工知能の分野における最近の大きな進歩は、大規模言語モデル（LLM）の導入です。これらのモデルは、自然言語処理（NLP）や...

「私たちはLLMがツールを使うことを知っていますが、LLMが新しいツールを作ることもできることを知っていますか？ LLMツールメーカー（LATM）としての出会い：LLMが自分自身の再利用可能なツールを作ることを可能にするクローズドループシステム」

大規模な言語モデル（LLM）は、さまざまなNLPタスクで優れた成績を収め、人工一般知能のいくつかの特徴を実現する可能性を示...

このAI論文では、「Retentive Networks（RetNet）」を大規模言語モデルの基礎アーキテクチャとして提案していますトレーニングの並列化、低コストの推論、そして良好なパフォーマンスを実現しています

Transformerは、最初に順次トレーニングの問題を解決するために開発されたものであり、その後、大規模な言語モデルのデファク...

「CMUの研究者らが提案するGILL：LLMと画像エンコーダおよびデコーダモデルを統合するためのAIメソッド」

OpenAIの新しいGPT 4のリリースにより、大規模言語モデルの多様性が導入されました。以前のバージョンであるGPT 3.5は、テキ...

マルチディフュージョンによる画像生成のための統一されたAIフレームワーク、事前学習されたテキストから画像へのディフュージョンモデルを使用して、多目的かつ制御可能な画像生成を実現します

拡散モデルは現在の最先端のテキストから画像を生成するモデルとして位置付けられていますが、これらは以前に聞いたことのな...

マイクロソフトとコロンビア大学の研究者が提案する「LLM-AUGMENTER」は、ブラックボックスLLMに一連のプラグアンドプレイモジュールを追加するAIシステムです

大規模言語モデル（LLM）の例としてGPT-3は、広範な世界知識を持つため、一貫性のある情報豊かな自然言語テキストを生成する...

Google AIがSimPerを導入：データ内の周期情報を学習するための自己教示対照フレームワーク

近年、周期的なデータの認識と理解は、気象パターンのモニタリングから医療設定での重要なバイタルサインの検出まで、さまざ...

イタリアの新しいAI研究は、音楽合成と音源分離の両方が可能な拡散ベースの生成モデルを紹介しています

人間は、音楽の作曲や合成、分析、つまり音源の分離など、複数の音源を同時に処理することができます。つまり、人間の脳は、...

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