複数の画像やテキストの解釈 Rlhf
ユレカ:大規模な言語モデルをコーディングすることによる人間レベルの報酬設計
近年、大型言語モデルの進化によって、これらのLLMフレームワークが連続的な高レベルの意思決定タスクのための意味的なプラン...
ランチェーン 101:パート2d. 人間のフィードバックでLLMの微調整
これは、LangChain 101コースのモデルセクションの2Dパートであり、最後のパートですこの記事の文脈をより理解するために、最...
高性能意思決定のためのRLHF:戦略と最適化
はじめに 人間の要因/フィードバックからの強化学習(RLHF)は、RLの原則と人間のフィードバックを組み合わせた新興の分野で...
「機械に学習させ、そして彼らが私たちに再学習をさせる:AIの構築の再帰的性質」
「建築デザインの選択が集団の規範にどのように影響を与えるかを探索し、トレーニング技術がAIシステムを形作り、それが再帰...

- You may be interested
- AWS ジェネラティブ AI イノベーションセ...
- UCバークレーの研究者が、Neural Radiance...
- 数千の著者がAI企業に対し、無断での作品...
- コーネル大学の研究者たちは、不連続処理...
- 「コンピュータビジョン、言語モデルが見...
- ペンシルバニア大学の研究者たちは、OpenA...
- 清华大学和微软研究人员推出ToRA:用于数...
- バード:新しいChatGPTの競争相手
- 「HaystackパイプラインとAmazon SageMake...
- ジェンAIに関するトップ10の研究論文
- 「アメリカと欧州連合、データ共有に関す...
- チャーン予測とチャーンアップリフトを超えて
- 人間の脳血管のアトラスは、アルツハイマ...
- GCP ServerlessでTFLiteモデルを展開する
- すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレ...
Find your business way
Globalization of Business, We can all achieve our own Success.