ファインチューニング に関する最新の記事

新しい方法がテレコムの質問応答用の小さいモデルを強化する。

この研究は異常な特徴を減らして画像生成モデルを改善することを目的としてるよ。

研究によると、より小さい言語モデルと合成ラベルを使った病気の検出に期待が持てるらしい。

自然言語から一階論理への翻訳精度を向上させる。

研究が超音波データを使った手のジェスチャー認識の精度を向上させる。

AIモデルは医療のために遺伝子変異の理解を深める。

新しい方法は、より正確な評価のためにソフトな確率を使ってテキスト評価を向上させる。

視覚的かつ不明確なテキストを使って、空間タスクに対するVLMの評価。

CLIPFitを紹介するよ、ビジョン-ランゲージモデルの効率的なファインチューニングの方法だ。

実世界のアプリでDRLを強化するために合成データの利用を探ってる。

CRAFTは、リソースが限られた環境で効率的な質問応答のためにRAFTとLoRAを組み合わせている。

P4Qは、効率的な視覚言語モデルのパフォーマンスのために微調整と量子化を組み合わせてるんだ。

低リソース言語の翻訳における文法書の役割を考察する。

研究は、先進的なモデルを使って賃金格差に関するより深い洞察を明らかにしている。

SSLモデルがデータポイントをどのように記憶するかとその影響を調べる。

トレーニングデータが言語モデルの出力や安全対策にどう影響するかを調べる。

新しい方法が言語モデルのファインチューニングのための迅速なパフォーマンス評価を提供する。

視覚的な質問を分解するためのマルチモーダルモデルを改善する方法を探ってる。

新しい方法がロボットがチームワークを人間のサポートを通じて学ぶのを助ける。

この方法は言語モデルの信頼性スコアを向上させるんだ。

品質を損なうことなく、拡散モデルの出力を高速化する新しい方法。

さまざまなタスクに適応するエージェントを育成するための新しい方法、いろんな経験を使って。

この記事では、スマートな機械学習モデルにPT-PEFTを使うメリットについて話してるよ。

メンバーシップ推測攻撃とデータプライバシーへの影響を見てみよう。

新しい方法が誤ラベリングされたサンプルを狙ってモデルの公平性を改善する。

選択的トレーニングがロボットの学習効率や適応能力をどう向上させるか学ぼう。

ちょっとした工夫でチャットボットを予想外の反応に導ける方法を見つけよう。

マルチタスク学習の効率をアップさせてコストを削減する新しいフレームワークを発見しよう。

AIのファインチューニングにおける効率的なデータ選択の新しい方法。

バイリンガル学生をサポートする多言語モデルの役割を評価する。

この記事は、ユーザーの好みに基づいて言語モデルが音楽のおすすめをどう改善するかを探ってるよ。

再拡散は、テキストに基づいて画像を変更し、ディテールと創造性のバランスを取る。

ビジョンと言語モデルをトレーニングする概要とその重要性。

CULL-MTは、多言語翻訳モデルを効率とパフォーマンスを向上させるために簡素化してるよ。

この記事では、多様な医療画像環境における深層学習を改善するための戦略についてレビューしています。

言語モデルからの有害な出力の原因を特定するのは、かなりの課題とリスクがあるんだ。

モバイルデバイスで高度なAIを運用するための革新的な戦略。

新しいモデルのCamemBERTav2とCamemBERTv2がフランス語の処理を改善したよ。

限られたデータを活かして言語モデルを最大限に活用する方法を学ぼう。

スパイダーはテキスト、画像、音を一つのシームレスな体験に融合させるんだ。