Bryan Kian Hsiang Low

FreeShapは、言語モデルのインスタンス帰属を向上させて、信頼性と効率を高めるんだ。

新しい方法が大規模言語モデルの例選択と指示最適化を改善する。

この記事では、ニューラルネットワークからユーザーデータを効率的に削除する方法について考察しています。

大きな言語モデルをトレーニングする上でデータの重要性を強調している。

言語モデルの信頼性とコンプライアンスを正確なソースの帰属で改善すること。

好みベースの文脈で意思決定を向上させるためにニューラルネットワークを使う。

この記事では、機械学習技術を使ったアイテムの公平な配分について話してるよ。

CMLはリソースを組み合わせて、機械学習を改善しながら公正性と透明性に取り組んでるよ。

データプライバシーと機械学習のインサイトをどう両立させるか学ぼう。