Tatsunori Hashimoto

この研究は、個々のデータポイントが機械学習モデルのパフォーマンスにどう影響するかを明らかにしている。

既存のモデルを分析すると、サイズが大きくなるにつれて言語モデルのパフォーマンストレンドに関する洞察が得られる。

ファインチューニングが言語モデルの事実を正確に思い出す能力にどう影響するか。

この記事では、RNNのパフォーマンスを向上させるための新しいアプローチとして、テスト時トレーニングを使った方法が紹介されています。

新しい方法が言語モデルのテストを改善して、重要なパフォーマンスエリアに焦点を当ててるよ。

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。

このアプローチは、言語モデルのための効果的なプレトレーニングデータセットを選ぶのを簡単にするよ。

新しい方法で限られたデータから言語モデルの知識が向上する。