「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Towards Understanding Sycophancy in Language Models

投稿日: 2023年10月30日 作成者: jarxiv

要約 人間のフィードバックは、AI アシスタントの微調整によく利用されます。 し … 続きを読む →

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No-Regret Online Reinforcement Learning with Adversarial Losses and Transitions

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 敵対的なマルコフ決定プロセス用の既存のオンライン学習アルゴリズムは、たとえ … 続きを読む →

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Improved Best-of-Both-Worlds Guarantees for Multi-Armed Bandits: FTRL with General Regularizers and Multiple Optimal Arms

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、確率的設定と敵対的設定の両方で同時に最適に実行する適応型マルチア … 続きを読む →

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Optimization dependent generalization bound for ReLU networks based on sensitivity in the tangent bundle

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニングの最近の進歩により、ディープ ニューラル ネットワークの … 続きを読む →

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SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from Diffusion Models

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 拡散確率モデル (DPM) として知られる強力なクラスの生成モデルが注目を … 続きを読む →

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Necessary and Sufficient Conditions for Optimal Decision Trees using Dynamic Programming

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 デシジョン ツリーのグローバル最適化は、精度、サイズ、ひいては人間の理解可 … 続きを読む →

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Towards Understanding Sycophancy in Language Models

投稿日: 2023年10月25日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、高品質の AI … 続きを読む →

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Towards Understanding Sycophancy in Language Models

投稿日: 2023年10月23日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、高品質の AI … 続きを読む →

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Exact and efficient solutions of the LMC Multitask Gaussian Process model

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 共領域化の線形モデル (LMC) は、回帰または分類のためのマルチタスク … 続きを読む →

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Machine Learning-based Nutrient Application’s Timeline Recommendation for Smart Agriculture: A Large-Scale Data Mining Approach

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、作物栽培における肥料散布を監視する際のデータ分析の重要な役割に … 続きを読む →

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