複数の画像やテキストの解釈 Language model - Section 56

「AIの画像をどのように保存すべきか？Googleの研究者がスコアベースの生成モデルを使用した画像圧縮方法を提案」

1年前、AIによるリアルな画像生成は夢でした。ほとんどの出力が3つの目や2つの鼻などを持つものであるにもかかわらず、実際の...

「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...

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...

「Brain2Musicに会ってください：機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いた脳活動から音楽を再構築するためのAI手法」

音楽が好きな人は誰でもいますよね？曲のリズムを覚えているけれど歌詞が思い出せず、曲の名前が分からないことはありません...

「拡散を支配するための1つの拡散：マルチモーダル画像合成のための事前学習済み拡散モデルの調節」

画像生成AIモデルは、ここ数ヶ月でこの領域を席巻しています。おそらく、midjourney、DALL-E、ControlNet、またはStable dDif...

新しいAIの研究は、事前学習済みおよび指示微調整モデルのゼロショットタスクの一般化性能を改善するために、コンテキスト内の指導学習（ICIL）がどのように機能するかを説明しています

Large Language Models (LLMs)は、few-shot demonstrations、またはin-context learningとしても知られるプロセスによって、...

「スタンフォード大学の新しいAI研究は、言語モデルにおける過信と不確実性の表現の役割を説明します」

自然言語システムが日常のシナリオでますます普及するにつれて、これらのシステムは適切に不確実性を伝える必要があります。...

PaLM-Eをご紹介します：新たな5620億パラメータの具現化された多モーダル言語モデルで、ロボットの操作計画やビジュアルQAなどのタスクを実行します

大容量の言語モデル（LLM）は、会話、ステップバイステップの推論、数学の問題解決、コードの作成など、さまざまな分野で強力...

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