複数の画像やテキストの解釈 Editors Pick - Section 49

このAI論文は、検索エンジンに対して大規模な言語モデルが事実確認の効率性にどのように比較されるか、明らかにします

異なる大学の研究者たちは、言語モデル（LLM）と検索エンジンがファクトチェックにおいてどれほど効果的かを比較しています。...

メタとUNC-Chapel Hillの研究者は、「Branch-Solve-Merge」という革新的なプログラムを導入しました：複雑な言語課題における大規模言語モデルの性能を向上させるプログラム

「BRANCH-SOLVE-MERGE（BSM）」は、複雑な自然言語タスクにおける大規模な言語モデル（LLM）を向上させるためのプログラムで...

スタンフォード大学とUTオースティンの研究者は、Contrastive Preference Learning (CPL)を提案します：RLHFのためのRL-Freeな方法であり、任意のMDPsとオフポリシーのデータと一緒に動作します

モデルがパフォーマンスを向上させるにつれて、人間の好みと大規模事前トレーニング済みモデルの一致は、研究の中で注目を集...

「ConvNetは復活しているのか？ウェブスケールのデータセットとビジョントランスフォーマーの性能を解明する」

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「ChatGPTのような大規模言語モデルによる自己説明は感情分析にどれほど効果的か？パフォーマンス、コスト、解釈可能性に迫る深い探求」

言語モデル（GPT-3）は、データで学習したパターンに基づいてテキストを生成するため、中立であり感情を持ちません。トレーニ...

ニューラルネットワークにおける系統的組み合わせ可能性の解除：組み合わせ可能性のためのメタラーニング（MLC）アプローチによるブレイクスルー

人工知能（Artificial Intelligence）と機械学習（Machine Learning）の分野はますます普及しています。これらの領域での主要...

「ULTRAに会おう：あらゆるグラフで機能する事前学習済みの知識グラフ推論用基礎モデルで、50以上のグラフで教師あり最先端モデルを上回るパフォーマンスを発揮します」

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CMU（カーネギーメロン大学）およびNYU（ニューヨーク大学）の研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）を用いたゼロショット時系列予測のための人工知能メソッド「LLMTime」を提案しています

“`html 他のテキストや音声、ビデオなどのシーケンスモデリングの問題といくつかの類似点があるにもかかわらず、時系列...

最新のデータを使ってファンデーションモデルを最新の状態に保つ方法は？ AppleとCMUの研究者が、VLMの継続的なトレーニングのための最初のウェブスケールの時系列連続性（TiC）ベンチマークを導入しましたこれには12.7Bのタイムスタンプ付きのイメージとテキストのペアが含まれています

CLIP、Flamingo、およびStable Diffusionなどの大規模なマルチモーダル基盤モデルの貢献により、画像生成とゼロショット汎化...

製造でのトピックモデリング

前回の記事では、ChatGPTを使ったトピックモデリングの方法と素晴らしい結果について話しましたタスクは、ホテルチェーンの顧...

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