Pin-Yu Chen

画像生成の安全性を確保するためのテストツールの役割を調べる。

新しい方法が、サリエンシーガイドマスキングを通じてモデルのトレーニングを改善する。

DEFTは、大規模言語モデルの効率とエネルギー使用を、より低い活性密度で改善するよ。

ゼロ次最適化は、NLPタスクで大規模言語モデルのメモリ効率を提供するよ。

効率と品質を向上させるための新しいテキストから画像へのモデル改善法。

言語モデルを使ってASR精度を向上させる新しいベンチマーク。

事前のトレーニングなしで複数の言語を認識するスマートシステム。

新しい方法が、大規模言語モデルのウォーターマークを強化しつつ、テキストの品質を保ってるよ。

新しい方法が、大規模言語モデルを使った騒がしい音声認識の精度を向上させるよ。

モデルの再プログラミングが、面倒な調整なしで機械学習をどんなふうに強化するかを学ぼう。

ラリマは、大規模言語モデルにリアルタイムのメモリ更新を強化する。

新しい方法が音響情報を言語モデルに統合して、もっと良い音声認識を実現するんだ。

量子コンピューティングは、革新的なコラボレーションを通じて、機械学習の効率と能力を向上させる。

グラフベースの評価を通じて、効率的なニューラルアーキテクチャ探索の新しい方法を見つけよう。

この記事では、安全性のために言語モデルをファインチューニングするリスクについて考察するよ。

大規模言語モデルの整合性に影響を与える要因を分析中。

新しいシステムが、データが不足してる中で敗血症の予測を強化することを目指してるんだ。

新しい方法が、視覚モデルが画像をどのように整理して理解するかを明らかにしている。

生成AIのセキュリティリスクを赤チームと青チームで対処する。

ドローン操作における言語モデル使用の安全リスクを調査中。

研究者たちがMergeAlignを開発して、専門知識を失わずにAIをより安全にする。

量子コンピュータと機械学習の組み合わせを探索して未来のイノベーションを追求中。

量子コンピュータと機械学習がどんなふうに交わって、いろんな分野を変えていくのかを探ってみよう。

ICERフレームワークは、テキストから画像へのモデルの安全対策を効果的にテストするよ。

新しいデータセットがモデルの色やコンテキストの認識を向上させる。