Qiuyi Zhang

OKOはデータポイントのセットから学ぶことで、予測精度とキャリブレーションを向上させるんだ。

嗜好学習アルゴリズムの欠点とそれが言語モデルに与える影響を分析する。

新しい方法が機械学習モデルの誤解を招くデータ関連を評価する。

知識蒸留が機械学習モデルのパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。