Amir Globerson

この研究は、追加の例なしで視覚モデルのパフォーマンスを向上させるタスクベクターを明らかにしている。

GNANは、グラフベースのAIモデルで解釈性と精度を組み合わせてるよ。

新しいデータセットが、複雑なクエリを使って大規模言語モデルの推論を評価してるよ。

この記事は、LLMが複雑なマルチホップ質問にどう答えるかを調べてるよ。

Mambaのコンテキスト拡張メソッドは、追加のトレーニングなしで長いシーケンスの処理を改善するよ。

新しいアプローチが言語モデルの評価精度を向上させる。

この記事では、LLMが人間と似たような価値観を表現する方法について探ります。

新しい方法が言語モデルにガイド付きフィードバックを通じて学ばせるのを助ける。

新しい手法がユニークな識別子を使ってGNNを強化し、グラフの区別をよりよくする。