複数の画像やテキストの解釈 AI研究 - Section 59

AI 研究とイノベーションの最前線に留まります

清華大学の研究者たちは、メタラーニングの枠組みの下で新しい機械学習アルゴリズムを紹介しました

深層学習の教師ありタスクにおける最近の成果は、大量のラベル付きトレーニングデータの利用可能性によるものです。しかし、...

UCサンタクルーズとSamsungの研究者が、ナビゲーションの決定にChatGPTのようなLLM（言語モデル）で共通センスを活用するゼロショットオブジェクトナビゲーションエージェントであるESCを紹介しました

オブジェクトナビゲーション（ObjNav）は、未知の環境で物理エージェントを事前に決められた目的のオブジェクトに案内するも...

新しいAI研究が、転移学習のためのマルチタスクプロンプトチューニング（MPT）を紹介します

事前学習済み言語モデル（PLMs）は、フィネチューニングにより多くの下位NLPタスクで大幅に改善されています。現在のPLMsは数...

ネゲヴのベン・グリオン大学の研究者たちは、社会的規範の違反を特定するAIシステムを設計しました

社会心理学辞典によれば、社会的規範は特定の社会的文脈内で典型的かつ適切な行動を示す社会的に決定された基準です。これら...

中国からの新しいAI研究は、機械学習の手法と質問を組み合わせることで、指導者と学生の関係のつながりに新たな次元を明らかにします

学生と指導教員の関係は創造性に深い影響を与えます。調和の取れた学生と指導教員の関係は知識の伝達とイノベーションの基盤...

「人間の知能の解読：スタンフォードの最新のAI研究は、生来の数の感覚は学びのスキルなのか、自然の贈り物なのかを問いかける」

任意の数量を解読する能力は、数の感覚と呼ばれます。数の感覚は数学的認識において重要です。大量のものを小さなグループに...

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）において本当に強化学習（RL）は必要ですか？スタンフォード大学の新しい研究では、DPO（Direct Preference Optimization）を提案していますこれは、RLを使用せずに言語モデルを好みに基づいて訓練するためのシンプルなトレーニング方法です

巨大な教師なしLM（言語モデル）は、大量のデータセットで訓練されると、その創造者さえ驚かせるほどの能力を獲得します。た...

UCバークレーの研究者たちは、Gorillaという名前の、GPT-4を上回るAPIコールの記述において、Finetuned LLaMAベースのモデルを紹介しました

人工知能の分野における最近の大きな進歩は、大規模言語モデル（LLM）の導入です。これらのモデルは、自然言語処理（NLP）や...

「CMUの研究者らが提案するGILL：LLMと画像エンコーダおよびデコーダモデルを統合するためのAIメソッド」

OpenAIの新しいGPT 4のリリースにより、大規模言語モデルの多様性が導入されました。以前のバージョンであるGPT 3.5は、テキ...

マイクロソフトとコロンビア大学の研究者が提案する「LLM-AUGMENTER」は、ブラックボックスLLMに一連のプラグアンドプレイモジュールを追加するAIシステムです

大規模言語モデル（LLM）の例としてGPT-3は、広範な世界知識を持つため、一貫性のある情報豊かな自然言語テキストを生成する...

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