Kenji Kawaguchi

Eine neue Methode verbessert das Denken in Sprachmodellen durch effektives Präferenzlernen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vielfalt der Eingabeaufforderungen für sicherere Sprachmodelle.

Eine Methode, um die Grösse von grossen Sprachmodellen zu reduzieren, während die Leistung erhalten bleibt.

Forward Gradient Unrolling bietet effiziente Lösungen zur Optimierung grosser Machine-Learning-Modelle.

Dieser Ansatz nutzt Selbstbewertung, um schädliche Ausgaben in Sprachmodellen zu verhindern.

Forschung zeigt, dass einfache Eingabeveränderungen zu schädlichen Ausgaben in LLMs führen können.

Dieses Papier schlägt eine Methode vor, um ICL in Modellgewichte umzuwandeln, um die Leistung zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Lösung komplexer fraktionaler partieller Differentialgleichungen.

Forscher entwickeln Methoden, um komplexe FPL-Gleichungen effizienter zu lösen.

Dieser Artikel untersucht, wie Formatvoreingenommenheit die Leistung von Sprachmodellen beeinflusst und schlägt Verbesserungsstrategien vor.

Mamba bietet eine neue Möglichkeit, komplexe Systeme mit Machine Learning zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht, wie verschiedene Schichten die Leistung von LLM beeinflussen.

Tippfehler können fortgeschrittene Sprachmodelle total verwirren und ihre Antworten beeinflussen.

Entdecke, wie AnchorAttention die Effizienz bei der Verarbeitung langer Texte mit Sprachmodellen verbessert.

Neue Methode vereinfacht komplizierte Mathematik für schnellere, einfachere Berechnungen.

Eine neue Methode zum effizienten Beschneiden von KI-Modellen zur Bilderzeugung, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.