モデル評価 に関する最新の記事

機械学習と深層ニューラルネットワークの信頼性を探る。

AI画像生成モデルを評価するためのProTIPフレームワークについての考察。

ローカル内因次元を使ってLLM出力の正確さを評価する新しい方法。

最近のベイズ因子の進展が統計のモデル評価を向上させてるよ。

Synthiaのメロディーは、研究者がさまざまなデータに対して音声モデルのテストをするのを手助けしてるよ。

NLPモデルの逆襲攻撃に対する耐性に対するミスキャリブレーションの影響を調べてるんだ。

新しい方法が言語モデルのテストの堅牢性を高め、斬新さを優先してるよ。

攻撃に対してより強力な機械学習モデルを作るための敵対的トレーニングを調べてる。

大規模言語モデルは、エンティティ間の関係を正確に抽出するのに問題があるんだ。

この記事では、AIモデルのカウント精度に関する課題について取り上げています。

NPHardEval4Vは、マルチモーダルな大規模言語モデルの推論能力を評価する。

言語モデルの実際のタスクにおける計画スキルを評価するための新しいデータセット。

敵対的ハイパーボリュームを導入して、ディープラーニングモデルのパフォーマンスをより良く評価する。

この作業では、予測タスクにおけるシンプルなトランスフォーマーのパフォーマンスを分析してるよ。

新しいベンチマークがマルチモーダル言語モデルにおける継続学習を評価する。

PAC-Bayesとそれがモデルのパフォーマンスに与える影響を見てみよう。

AVIBenchはLVLMをテストして、敵対的な視覚指示に耐えられるかを確認する。

この記事では、VMambaモデルの強みと弱みをレビューします。

多言語モデルと単言語モデルの説明とその信頼性を比較する研究。

生成AIの出力で新しさを評価する新しい方法。

データ分類と不確実性推定に使われるいろんなモデルを探ってみて。

新しいデータセットは、ドイツ語のヘイトスピーチ検出モデルを改善することを目指してるよ。

この論文はデータがNLPモデルの評価にどのように影響するかを調べてるよ。

IsoBenchは、モデルがテキストと画像をどう扱うかを評価して、強みを見つけ出すんだ。

敵対的攻撃とそれが機械学習モデルに与える影響について学ぼう。

人気のある言語モデルの安全性パフォーマンスを比較した研究。

AIモデルの動作にトレーニングデータが与える影響を評価するためのフレームワーク。

新しいベンチマークが言語モデルの単語の意味や関係の理解を評価する。

真のラベルなしでモデルの信頼性を検証する方法。

言語モデルにおけるインスタンスとニューロンアトリビューション手法の比較研究。

転移学習が異なるデータコンテキストでモデルの有効性にどんな影響を与えるかを探る。

宇宙論のモデル評価をよくするためのFBメソッドを紹介します。

研究によると、AIの言語モデルとビジョンモデルに過信の問題があることがわかった。

この記事では、機械学習におけるモデル選択の効率を向上させるための早期停止について話してるよ。

機械学習における共有変数埋め込みの利点と課題を探る。

新しい技術が遺伝子プログラミングモデルの信頼性とシンプルさを向上させてるよ。

AnyLossを紹介するよ、メトリクスをロス関数に変えてモデルのトレーニングをより良くするんだ。

この記事では、物体検出におけるAIの意思決定を説明する新しい方法について話してるよ。

敵対的サンプルがAIモデルにどう影響を与えるかを見てみよう。

データ分析でより良い予測をするためのチューニングパラメータ選びのキーメソッドを学ぼう。