Kenji Kawaguchi

Un nuovo metodo migliora il machine learning riducendo le correlazioni fuorvianti.

Skip-Tuning migliora la qualità delle immagini nei modelli di diffusione tramite connessioni skip più affinate.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della generazione delle immagini usando modelli visione-linguaggio.

Il campionamento con sonde migliora l'efficienza nel testare la sicurezza dei modelli linguistici.

Introducendo un risolutore basato su punteggio per problemi complessi ad alta dimensione.

Un nuovo metodo migliora il ragionamento nei modelli linguistici tramite un'apprendimento delle preferenze efficace.

Un nuovo approccio aumenta la diversità dei prompt per modelli di linguaggio più sicuri.

Un metodo per ridurre le dimensioni dei grandi modelli linguistici mantenendo le loro prestazioni.

Il Forward Gradient Unrolling offre soluzioni efficienti per ottimizzare grandi modelli di machine learning.

Questo approccio usa l'auto-valutazione per difendersi da output nocivi nei modelli linguistici.

Le ricerche mostrano che piccole modifiche negli input possono portare a output dannosi nei LLM.

Questo documento propone un metodo per convertire l'ICL in pesi del modello per un miglioramento delle prestazioni.

Nuovi metodi migliorano la risoluzione di equazioni differenziali parziali frazionarie complesse.

I ricercatori sviluppano metodi per risolvere le equazioni FPL complesse in modo più efficiente.

Quest'articolo analizza come il bias di formato influisce sulle prestazioni dei modelli linguistici e suggerisce strategie di miglioramento.

Mamba offre un nuovo modo per analizzare sistemi complessi usando l'apprendimento automatico.

Questo articolo esamina come i diversi strati influenzano le prestazioni degli LLM.

Gli errori di battitura possono confondere alla grande i modelli di lingua avanzati e influenzare le loro risposte.

Scopri come AnchorAttention migliora l'efficienza nel gestire testi lunghi con i modelli di linguaggio.

Nuovo metodo semplifica la matematica complessa per calcoli più veloci e semplici.

Un nuovo metodo per potare in modo efficiente i modelli di intelligenza artificiale che generano immagini mantenendo la qualità.