Mehran Kazemi

複雑なタスクを実行可能なステップに簡素化して、効率を上げる方法を学ぼう。

選択的な例の取得を通じて言語モデルの適応性を向上させる。

トランスフォーマーがさまざまなグラフ推論タスクをどのように効果的にこなすかを探る。

新しいデータセットが、LLMが複数の画像でどう推論するかを評価してるよ。

新しいベンチマークが、モデルが時間や出来事をどれだけ理解しているかを評価するよ。

Gemma 2は、言語タスクにおいてコンパクトなサイズで高性能を発揮するよ。

研究によると、安いモデルの方が推論タスクのトレーニングデータをうまく生成するかもしれないって。

ミケランジェロは、長い文脈を通して推論する能力を評価するために言語モデルを評価してるよ。