Kenji Kawaguchi

新しい方法が誤解を招く相関関係を減らすことで機械学習を強化する。

スキップチューニングは、洗練されたスキップ接続を通じて拡散モデルの画像品質を向上させるよ。

新しい方法が視覚と言語モデルを使って画像生成の精度を高める。

プローブサンプリングは言語モデルの安全性テストの効率を向上させるよ。

高次元の複雑な問題に対するスコアベースのソルバーを紹介します。

新しい手法が、効果的な好み学習を通じて言語モデルの推論を強化してるよ。

新しいアプローチが、より安全な言語モデルのためにプロンプトの多様性を高める。

大規模言語モデルのサイズを減らしつつ、性能を維持する方法。

フォワードグラデイエントアンローリングは、大規模な機械学習モデルの最適化に効率的な解決策を提供するよ。

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。