複数の画像やテキストの解釈 機械学習 - Section 126
データから洞察を抽出し、予測を行う際の機械学習の力を発見してください
大規模言語モデルは、テキスト評価のタスクで人間を置き換えることができるのか? このAI論文では、テキストの品質を評価するためにLLMを使用し、人間の評価の代替手段として提案しています
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「簡単な英語プロンプトでLLMをトレーニング!gpt-llm-trainerと出会って、タスク固有のLLMをトレーニングする最も簡単な方法」
大規模な言語モデル(LLM)と呼ばれるAIの形式は、人間と同等のテキストを生成することが証明されています。しかし、LLMの訓...
「Flowsに会いましょう:複雑なAI-Humanの相互作用をモデル化するための革命的なAIフレームワーク」
人工知能の最近の進歩により、コンテキスト内の情報に驚くほど適応することができるため、構造化された推論の多くの機会が生...
ゲーム業界の皆様へ!もう奇妙な鏡は不要です、Mirror-NeRFが登場しました!
NeRF(ニューラル・ラディアンス・フィールド)は、RNNとCNNの組み合わせを使用して、形状、材質、テクスチャなどの物体の物...
GAN(Generative Adversarial Networks)
GAN(Generative Adversarial Networks)とは、まずはGANが何かを理解しましょう私は既にジェネレーティブAIについてのブログ...
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「機械学習に人間のミスを組み込む」
科学者たちは、機械学習システムに不確実性を取り入れています
オープンソース大規模言語モデルの優しい紹介
「もしもあなたが過去1年間岩の下に住んでいたのでなければ、ChatGPTの革命を目の当たりにし、どのように誰もがそれを使い続...
「テキストから具体的なものへ:3D-LLMが言語モデルを3D世界に解き放つ」
私たちは大規模な言語モデルを見てきましたテキストやコード、画像での作業も見てきましたが、それらが欠けているものは、私...
「機械学習の方法の比較:従来の方法と費用削減の代替方法 – 本当に効果があるのはどれか?」
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