Mikhail Yurochkin

少ない例で大規模言語モデルを評価する新しい方法。

言語モデルのためのより良いプロンプト選択の新しい方法。

リサーチはLoRAアダプターを提供する効率を改善するテクニックをまとめてるよ。

能力の低いモデルからのフィードバックを活用してAIモデルを強化するテクニック。

この論文では、さまざまなプロンプトにわたって言語モデルを評価する方法を紹介してるよ。

CharEDは、共有ボキャブラリーなしでパフォーマンス向上のために言語モデルを組み合わせてるよ。

AIの回答を改善するためのオープンフィードバックシステムの必要性を探る。

スロスが言語モデルのパフォーマンス予測をどう変えているか学ぼう。