月別アーカイブ: 2024年8月

UniMem: Towards a Unified View of Long-Context Large Language Models

要約 ロングコンテキスト処理は、大規模言語モデル (LLM) の適用性を制限する … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | UniMem: Towards a Unified View of Long-Context Large Language Models はコメントを受け付けていません

Synthesis of Reward Machines for Multi-Agent Equilibrium Design (Full Version)

要約 メカニズムの設計は、望ましい結果を達成するためにゲームを設計するための確立 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.MA | Synthesis of Reward Machines for Multi-Agent Equilibrium Design (Full Version) はコメントを受け付けていません

Personalizing Reinforcement Learning from Human Feedback with Variational Preference Learning

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、基礎モデルを人 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.RO | Personalizing Reinforcement Learning from Human Feedback with Variational Preference Learning はコメントを受け付けていません

ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability

要約 地球システムの予測可能性は、環境力学の複雑さと関係する多数の変数によって挑 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, eess.IV, physics.ao-ph, physics.geo-ph | ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability はコメントを受け付けていません

No Screening is More Efficient with Multiple Objects

要約 複数の異種オブジェクトを配置するための効率的な機構設計を研究します。 私た … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG, econ.TH | No Screening is More Efficient with Multiple Objects はコメントを受け付けていません

ARMADA: Attribute-Based Multimodal Data Augmentation

要約 マルチモーダル言語モデル (MLM) では、微調整や位置合わせのために高品 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | ARMADA: Attribute-Based Multimodal Data Augmentation はコメントを受け付けていません

Adaptive Draft-Verification for Efficient Large Language Model Decoding

要約 大規模言語モデル (LLM) のデコードには、特定のコンテキストに基づいて … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Adaptive Draft-Verification for Efficient Large Language Model Decoding はコメントを受け付けていません

Convert and Speak: Zero-shot Accent Conversion with Minimum Supervision

要約 並列データのリソースが少ないことは、発音単位と韻律パターンの両方を変換する … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SD, eess.AS | Convert and Speak: Zero-shot Accent Conversion with Minimum Supervision はコメントを受け付けていません

Learning Using Generated Privileged Information by Text-to-Image Diffusion Models

要約 特権情報を使用した学習は、教師モデルがトレーニング中に特権情報と呼ばれる追 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Learning Using Generated Privileged Information by Text-to-Image Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Perturb-and-Compare Approach for Detecting Out-of-Distribution Samples in Constrained Access Environments

要約 パフォーマンス向上のためにモデルのパラメーターをスケールアップするという最 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Perturb-and-Compare Approach for Detecting Out-of-Distribution Samples in Constrained Access Environments はコメントを受け付けていません