ファインチューニング に関する最新の記事

自己教師あり学習とアクティブラーニングを組み合わせた新しい方法で、効率的なアクティビティ認識が実現される。

CrAFTがモデル圧縮を性能を落とさずにどうやって強化するか学ぼう。

研究によると、テンソル分解はニューラルネットワークの性能を向上させつつ、サイズを小さくするんだって。

この研究は、AIがホイットマンのスタイルで詩を生成する能力を調査してるんだ。

ユーザーの評価をどうやってLLMが効果的に予測するかを分析中。

革新的な手法とデータ方法を通じて、医療の質問に対する小さなモデルを改善している。

AIが魅力的なマンガのストーリーやビジュアルを生成する役割を探求中。

言語モデルを効果的かつ迅速に調整する新しい方法。

人間のフィードバックからのインクルーシブな学びを使って、言語モデルを改善することを紹介します。

この記事では、強化されたファインチューニング手法を通じて多言語モデルのパフォーマンスを向上させることについて話しています。

小さいモデルを使って大きな言語モデルの出力を洗練させると、かなりの改善が見られる。

この仕事は、機械が視覚的な文脈を使って物体について推論するためのタスクを紹介するよ。

研究が、異常データを検出するための事前学習モデルの効果を明らかにした。

この方法は特定の分野に対して言語モデルを効果的に強化するんだ。

研究によると、語彙ベースのプロンプトは言語モデルのスタイル分類タスクを強化するらしいよ。

小さくて訓練可能なモデルを使って、ブラックボックス言語モデルを強化する方法。

研究は、NLPモデルにおける表現の一貫性の重要性を強調している。

この研究は、言語モデルがテキストのエラーにどう反応するかを調べてるんだ。

言語モデルのバイアスを調べて、それを減らす方法。

新しいトレーニング方法が、より良い例の選択を使って言語モデルのパフォーマンスを向上させる。

APTは言語モデルの性能を向上させるための柔軟なアプローチを提供するよ。

新しい方法が重要度の重み付けを通じて言語モデルの知識保持を強化する。

研究者たちは、少数ショット学習技術を使って言語モデルの限界を押し広げている。

この研究は、言語モデルが実際のタスクで学んだ知識をどれだけうまく活用できるかを評価している。

テキストから画像を生成する最新モデルを、スピードとクオリティで探ってみて。

革新的な方法が、リソースを減らしながらNLPモデルの効率とパフォーマンスを向上させるよ。

新しい方法がスピーチ認識モデルを改善し、知識の損失を減らす。

研究によると、機械が情報を人間の思考と似たように表現することがわかってるんだ。

ファインチューニングの新しいアプローチがパフォーマンスを向上させ、リソースの使用を減らす。

新しいベンチマークが変化する情報環境での生成的検索パフォーマンスを評価するよ。

アメリカの資源が少ない先住民言語の機械翻訳を改善するための取り組み。

プロジェクトは、マサテック、ミステック、スペイン語の翻訳を改善することを目指してるんだ。

この研究は、言語モデルを使って数学の問題解決を向上させる新しい方法を探ってるよ。

少数の例を使って言語モデルを強化する新しい方法を探ってる。

新しいベンチマークが、さまざまな文脈での言語モデルの否定の理解を評価するよ。

新しい量子化手法がAIモデルの効率性と展開を向上させた。

新しい方法が限られたデータで医療画像分析の精度を向上させる。

アフリカの名前の音声認識の課題に取り組んで、より良いユーザー体験を目指す。

名前が言語モデルの反応や公平性にどう影響するかを探る。

新しい方法で機械学習とfMRIデータを使って脳活動の分析が改善されてるよ。