Francois Charton

機械学習技術がエラーのある学習に対する暗号化アプローチを再構築してる。

研究によると、多様な指示が言語モデルのパフォーマンスを向上させるらしいよ。

LLMが複雑なタスクに取り組むためにどんな推論を使うか探ってみるよ。

この記事では、より良いデータ選択とフィードバックを使ってモデルの崩壊に取り組む方法について話しています。