「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、安全性を重視した最新の LLM であっても、単純な適応ジェイルブ … 続きを読む →

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Privacy Preserving Federated Learning in Medical Imaging with Uncertainty Estimation

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) と人工知能 (AI) は、特にヘルスケア分野で目覚まし … 続きを読む →

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Can Go AIs be adversarially robust?

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 これまでの研究では、KataGo のような超人的な囲碁 AI は、単純な敵 … 続きを読む →

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A generalizable framework for low-rank tensor completion with numerical priors

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 低ランク テンソル補完は、テンソルの固有の構造を利用する方法であり、テンソ … 続きを読む →

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Probabilistic Conceptual Explainers: Trustworthy Conceptual Explanations for Vision Foundation Models

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 ビジョン トランスフォーマー (ViT) は、特に大規模な言語モデルと共同 … 続きを読む →

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The Lie Derivative for Measuring Learned Equivariance

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 等分散により、モデルの予測がデータ内の重要な対称性を捉えていることが保証さ … 続きを読む →

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BLoB: Bayesian Low-Rank Adaptation by Backpropagation for Large Language Models

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、特にデータが限られた下流のドメイン固有の … 続きを読む →

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Linear Bellman Completeness Suffices for Efficient Online Reinforcement Learning with Few Actions

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 関数近似を使用した強化学習 (RL) への最も自然なアプローチの 1 つは … 続きを読む →

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Is Efficient PAC Learning Possible with an Oracle That Responds ‘Yes’ or ‘No’?

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 経験的リスク最小化 (ERM) の原則は機械学習に大きな影響を与えており、 … 続きを読む →

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The Role of Inherent Bellman Error in Offline Reinforcement Learning with Linear Function Approximation

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、一次関数近似を使用したオフライン RL 問題を研究します。 … 続きを読む →

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