Taiji Suzuki

トランスフォーマーが文脈から学んで未知のタスクに取り組む方法を調べてる。

トランスフォーマーとそのインコンテキスト自己回帰学習法の分析。

新しい方法が状態空間モデルと伝達関数を使ってシーケンスデータ処理を強化するんだ。

フローマッチングは、データサンプルを効率的に生成する新しい方法を提供してるよ。

重要度重み付けが共変量シフトの中でモデルのパフォーマンスをどう高めるかを学ぼう。

文脈学習が言語モデルのパフォーマンスに与える影響を探る。