複数の画像やテキストの解釈機械学習 - Section 178

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

私たちの論文では、言語モデル（LM）とその有毒な言語生成能力に焦点を当てていますLMの有毒性を軽減するためのさまざまな方...

私たちの脳は、視覚情報を処理する驚くべき能力を持っています複雑な場面を一目見るだけで、数ミリ秒の間にそれをオブジェク...

私たちは、シミュレートされた世界での人間-人間の相互作用の模倣学習と自己教師あり学習の組み合わせによって、非敵対的な人...

言語モデルの改善のための代替手段を探求しますウェブページ、書籍、ニュース、コードなどのテキストパッセージのデータベー...

最近の論文では、マルチエージェントの深層強化学習が、社会的な相互作用のモデル、例えば社会的規範の形成などを表現する手...

私たちの最近の論文では、言語モデル自体を使用して入力を生成することで、言語モデルから有害なテキストを引き出す可能性が...

マルチモーダル画像言語トランスフォーマーは、微調整に依存するさまざまなタスク（例：視覚的な質問応答や画像検索）で印象...

ゴーファーのような言語モデルは、信憑性があるように見えるが実際には偽りの情報を「幻覚」させることがありますこの問題に...

私たちは次の問いに取り組みます「与えられた計算予算に対して、最適なモデルのサイズとトレーニングトークンの数は何か？」...

私たちの最近の論文では、深層強化学習（deep RL）エージェントの集団が、生産、消費、および商品の取引などのマイクロ経済行...

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