複数の画像やテキストの解釈 Large Language Model - Section 20

「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...

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、...

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...

アリババAI研究所が提案する「Composer」は、数十億の（テキスト、画像）ペアで訓練された、巨大な（50億パラメータ）コントロール可能な拡散モデルです

現在、テキストベースの生成画像モデルは、多様な写真のような画像を生成することができるようになりました。最近の多くの取...

OpenAIがBaby Llamaを発表 – 低電力デバイス向けのLLM！

人工知能の世界からの最新ニュース！ OpenAIの有名な深層学習の専門家、Andrej Karpathy氏が、リソース制約のあるデバイス上...

「UCバークレーの研究者たちは、Chain of Hindsight（CoH）という新しい技術を提案しましたこれにより、LLMsがあらゆる形式のフィードバックから学び、モデルのパフォーマンスを向上させることが可能となります」

過去数年間、大規模なニューラルネットワークが研究者の注目を集めています。これは、自然言語理解や難解な数学の方程式の解...

「ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)がファインチューニングにおいて教師あり学習ではなく強化学習を使用する理由」の5つの理由

過去数ヶ月間でのGenerative Artificial Intelligenceの大成功により、Large Language Modelsは絶えず進化と改善を遂げていま...

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