Kenji Kawaguchi

このアプローチは、言語モデルの有害な出力を防ぐために自己評価を使うんだ。

研究によると、ちょっとした入力の変更がLLMで有害な出力につながることがあるんだって。

この論文は、性能向上のためにICLをモデルの重みに変換する方法を提案してるよ。

新しい方法が複雑な分数偏微分方程式を解くのを強化する。

研究者たちが複雑なFPL方程式をもっと効率的に解く方法を開発した。

この記事では、フォーマットバイアスが言語モデルのパフォーマンスにどのように影響するかを調べて、改善策を提案してるよ。

Mambaは、機械学習を使って複雑なシステムを分析する新しい方法を提供するよ。

この記事では、異なるレイヤーがLLMのパフォーマンスにどのように影響するかを調べます。

タイプミスは高度な言語モデルを大いに混乱させて、応答に影響を与えることがあるよ。

AnchorAttentionが言語モデルで長いテキストを処理する効率をどう向上させるかを探ってみよう。

新しい方法で複雑な数学が簡単に、早く計算できるようになったよ。

画像生成AIモデルの品質を保ちながら効率的にプルーニングする新しい方法。