Rajesh Ranganath

最近の発見は、データが多いほど機械学習の結果が良くなるという信念に疑問を投げかけている。

機械学習が粒子物理学の研究における異常検知をどう向上させるかを発見しよう。

この記事では、生成AIの成長における重要な課題について話してるよ。

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。

トレーニング中に不要な出力を減らして言語モデルを洗練させる方法。

Local-DSMは、複雑で非線形なデータ処理のために拡散モデルを強化するよ。

Symileはいろんなデータタイプを組み合わせて、より深い洞察と理解を得るんだ。