# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

AkihikoWATANABE About 61 hours 49 mins

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#MachineTranslation#Analysis#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 How Much Data is Enough Data? Fine-Tuning Large Language Models for In-House Translation: Performance Evaluation Across Multiple Dataset Sizes, Inacio Vieira+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QQLoRAでLlama 8B InstructをMTのデータでSFTした場合のサンプル数に対する性能の変化を検証している。ただし、検証 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 LoRA Learns Less and Forgets Less, Dan Biderman+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qfull finetuningとLoRAの性質の違いを理解するのに有用 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 FineTuneBench: How well do commercial fine-tuning APIs infuse knowledge into LLMs?, Eric Wu+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#Pretraining#Pocket#NLP#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2025-01-02 Examining Forgetting in Continual Pre-training of Aligned Large Language Models, Chen-An Li+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Survey#Pocket#NLP#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future, Xu Guo+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Survey#Pocket#NLP#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey, Lin Long+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2025-01-02 Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens, Artidoro Pagnoni+, arXiv24 Comment興味深い図しか見れていないが、バイト列をエンコード/デコードするtransformer学習して複数のバイト列をパッチ化（エントロピーが大きい部分はより大きなパッチにバイト列をひとまとめにする）、パッチからのバイト列生成を可能にし、パッチを変換するのをLatent Transformerで学習させるよ ... #Survey#ComputerVision#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #RecommenderSystems#Pocket#Dataset#LanguageModel#SessionBased#Personalization#Evaluation
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel#SessionBased
Issue Date: 2024-12-31 Unifying Generative and Dense Retrieval for Sequential Recommendation, Liu Yang+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel#Reasoning
Issue Date: 2024-12-31 Mulberry: Empowering MLLM with o1-like Reasoning and Reflection via Collective Monte Carlo Tree Search, Huanjin Yao+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel#Education#EducationalDataMining
Issue Date: 2024-12-31 LearnLM: Improving Gemini for Learning, LearnLM Team+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel#TheoryOfMind
Issue Date: 2024-12-31 Explore Theory of Mind: Program-guided adversarial data generation for theory of mind reasoning, Melanie Sclar+, arXiv24 Commentおもしろそう。あとで読む ... #Survey#Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-31 A Survey on LLM Inference-Time Self-Improvement, Xiangjue Dong+, arXiv24 #Survey#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval, Xiaoxi Li+, arXiv24 #RecommenderSystems#Survey#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, arXiv23 #InformationRetrieval#Pocket#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-30 RetroLLM: Empowering Large Language Models to Retrieve Fine-grained Evidence within Generation, Xiaoxi Li+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/rohanpaul_ai/status/1872714703090401721?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q従来のRAGとの違いと、提案手法の概要![image](https://github.com/user-attachment ... #NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Tutorial#NLP#LanguageModel#Attention#Article
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-28 Deep-seek-v3, deepseek-ai, 2024.12 #Embeddings#Word#Library#Repository
Issue Date: 2024-12-28 floret, explosion, 2021 Commentfasttextを拡張したもの。本家fasttextがアーカイブ化してしまったので、代替手段に良さそう。元ポスト:https://x.com/fukkaa1225/status/1872222983772938551?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 Training Verifiers to Solve Math Word Problems, Karl Cobbe+, arXiv21 Comment## 気持ち 当時の最も大きいレベルのモデルでも multi-stepのreasoningが必要な問題は失敗する モデルをFinetuningをしても致命的なミスが含まれる 特に、数学は個々のミスに対して非常にsensitiveであり、一回ミスをして異なる解法のパスに入ってしまうとTodo: 続きを ... #Tutorial#NLP#LanguageModel#Alignment#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Survey#Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Survey#NLP#LanguageModel#Evaluation#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Tutorial#Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-24 Qwen2.5 Technical Reportの中に潜る, AbejaTech Blog, 2024.12 #NLP#LanguageModel#GenerativeAI#Article
Issue Date: 2024-12-24 OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である危険性【東大解説】, 神楽坂やちま, 2024.12 Comment様々な有識者の見解をまとめつつ、文献を引用しつつ、かつ最終的に「人間が知能というものに対してなんらかのバイアスを持っている」可能性がある、という話をしており興味深い。一部の有識者はARC-AGIの一部の、人間なら見た瞬間に分かるようなパターン認識の問題でも解けていないことから、AGIではないと主張 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-24 Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space, Meta, 2024.12 CommentLLMs have revolutionized the field of artificial intelligence and have emerged as the de-facto tool for many tasks. The current established technology ... #Tools#NLP#Dataset#LanguageModel#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #MachineTranslation#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-24 Large Language Models in Machine Translation, Brants+, EMNLP-CoNLL07 CommentThis paper reports on the benefits of large scale statistical language modeling in machine translation. A distributed infrastructure is proposed which ... #Pocket#LanguageModel#Article#Reasoning#SelfCorrection
Issue Date: 2024-12-22 OpenAI o1を再現しよう（Reasoningモデルの作り方）, はち, 2024.12 CommentReflection after Thinkingを促すためのプロンプトが興味深い ... #GenerativeAI#Repository
Issue Date: 2024-12-20 Genesis, Genesis-Embodied-AI, 2024.12 Comment新たな物理AIエンジン。デモ動画がすごいhttps://genesis-embodied-ai.github.io参考: https://www.linkedin.com/posts/philipp-schmid-a6a2bb196_wtf-new-open-source-physics-ai-en ... #NLP#Library#Transformer
Issue Date: 2024-12-20 ModernBERT, AnswerDotAI, 2024.12 CommentEncoder-only transformer models such as BERT offer a great performance-size tradeoff for retrieval and classification tasks with respect to larger dec ... #RecommenderSystems#Article
Issue Date: 2024-12-20 Netflixの推薦＆検索システム最前線 - QCon San Francisco 2024現地レポート, UZABASE, 2024.12 Commentインフラ構成の部分が面白い。モデルの構築方法などは、まず軽量なモデルやヒューリスティックで候補を絞り、その後計算量が重いモデルでリランキングする典型的な手法。Netflixのインフラによって、以下のようなことを>1～2秒前の最新データを参照でき、推薦生成に反映させることが可能ですlatenまあしかし ... #Pocket#Alignment#Article
Issue Date: 2024-12-19 Alignment faking in large language models, Anthropic, 2024.12 #NLP#LanguageModel#Alignment
Issue Date: 2024-12-19 【NLPコロキウム】Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization （NeurIPS 2024） , 2024.12 Comment#1602も参照のこと。RLHF, DPOが解いている問題が同じで、問題が同じなのでそれぞれの最適解も一緒であり解き方が違うだけ、でもDPOの方が頑張って強化学習するRLHFよりも簡単に解けるし、学習も安定してるよ、という話が、binary feedbackデータに対するアライメント手法であるKTO ... #MachineLearning#NLP#LanguageModel#Alignment#Article
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Pocket#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-17 Scaling test-time-compute, Huggingface, 2024.12 Commentこれは必読 ... #InformationRetrieval#Pocket
Issue Date: 2024-12-17 Semantic Retrieval at Walmart, Alessandro Magnani+, arXiv24 #Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-17 Fast LLM Inference From Scratch, Andrew Chan, 2024.12 Commentライブラリを使用せずにC++とCUDAを利用してLLMの推論を実施する方法の解説記事 ... #ComputerVision#InformationRetrieval#NLP#Dataset#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #NLP#LanguageModel#Reasoning#SelfTaughtReasoner
Issue Date: 2024-12-16 Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions, Yu Zhao+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/bilzrd/status/1868568258468774048?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLarge Reasoning Model （LRM）という用語は初めて見た。 ... #MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2024-12-16 Zero Bubble Pipeline Parallelism, Penghui Qi+, arXiv23 #MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2024-12-16 An Empirical Model of Large-Batch Training, Sam McCandlish+, arXiv18 CommentCritical Batchsize（バッチサイズをこれより大きくすると学習効率が落ちる境界）を提唱した論文 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-15 When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards, Norah Alzahrani+, ACL24 Comment#1591に日本語でのサマリが記載されているので参照のこと。リーダーボードのバイアスを軽減した結果、どのLLMが最大パフォーマンスとみなされるようになったのだろうか？ ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #Tutorial#NLP
Issue Date: 2024-12-15 国際会議ACL2024参加報告, Masato Mita, Cyber Agent, 2024.12 #Pocket
Issue Date: 2024-12-15 The broader spectrum of in-context learning, Andrew Kyle Lampinen+, arXiv24 #Pocket
Issue Date: 2024-12-15 Phi-4 Technical Report, Marah Abdin+, arXiv24 Comment現状Azureでのみ利用可能かも。Huggingfaceにアップロードされても非商用ライセンスになるという噂も ... #NLP#LanguageModel#SpokenLanguageProcessing#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-12-13 LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models, Meta, 2024.09 Comment音声とテキストのOpenSourceマルチモーダルモデル。inputは音声のみ？に見えるが、出力はテキストと音声の両方を実施できる。GPT-4oレベルのspeech capabilityを目指すとaboutに記載されている。興味深い。 installの説明に `Whisper-large-v3#1 ... #MachineLearning#Optimizer
Issue Date: 2024-12-12 最近のOptimizerの研究について, Hiroyuki Tokunaga, 2024.12 Comment#1482↑以外にもめちゃめちゃたくさんのOptimizerの研究が紹介されており大変勉強になる。 ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-12 Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space, Shibo Hao+, arXiv24 CommentChain of Continuous Thought...?通常のCoTはRationaleをトークン列で生成するが、Coconutは最終的なhidden state（まだ読んでないのでこれが具体的に何を指すか不明）をそのまま入力に追加することで、トークンに制限されずにCoTさせるということらしい ... #Article
Issue Date: 2024-12-12 株式会社NexaScienceはじめます。, Yoshitaka Ushiku, 2024.12 Comment全部読んだ。めちゃめちゃ共感できる。 ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-12 Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction, Keyu Tian+, arXiv24 CommentNeurIPS2024のベストペーパー第一著者がByteDance社から訴訟を起こされている模様…？https://var-integrity-report.github.io ... #Tutorial#GenerativeAI#Repository
Issue Date: 2024-12-12 GoogleCloudPlatform_generative-ai, Google, 2024.12 CommentGoogle Cloudで生成AI（Gemini+Vertex AI）を動かすためのサンプルコード集元ポスト:https://x.com/kazunori_279/status/1866975767869231547?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Embeddings#NLP
Issue Date: 2024-12-10 Sarashina-Embedding-v1-1B, SB Iumuitions, 2024.12 CommentNon-commercialなライセンスで、商用利用の場合は問い合わせが必要 ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-10 Qiskit HumanEval: An Evaluation Benchmark For Quantum Code Generative Models, Sanjay Vishwakarma+, arXiv24 #Tutorial#MachineLearning#Pocket#ReinforcementLearning
Issue Date: 2024-12-10 Reinforcement Learning: An Overview, Kevin Murphy, arXiv24 CommentあのMurphy本で有名なMurphy氏の強化学習の教科書…だと… ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-10 RARE: Retrieval-Augmented Reasoning Enhancement for Large Language Models, Hieu Tran+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/omarsar0/status/1864687176929431566?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-10 Auto-RAG: Autonomous Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models, Tian Yu+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/omarsar0/status/1863600141103501454?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-10 Towards Adaptive Mechanism Activation in Language Agent, Ziyang Huang+, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/omarsar0/status/1863956776623747433?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #NLP#LanguageModel#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-12-10 OpenAI o1 System Card, OpenAI, 2024.12 #Pocket#NLP#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2024-12-09 LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This, Sourav Banerjee+, arXiv24 #NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-06 Llama3.3-70B, Meta, 2024.12 Comment3.1-70Bよりも性能向上し、3.1-405Bの性能により近く。（画像は元ポストより引用）![image](https://github.com/user-attachments/assets/07fb3043-131a-4564-be70-d34b70c31cca) ... #NLP#Dataset#FactualConsistency#Conversation
Issue Date: 2024-12-05 事実正誤判定が不要な生成応答の検出に向けた データセットの収集と分析, rryohei Kamei+, NLP24, 2024.03 #Pocket
Issue Date: 2024-12-05 Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation, Jiawei Chen+, arXiv23 #ComputerVision#NLP#LanguageModel#MulltiModal#FoundationModel#MultiLingual
Issue Date: 2024-12-04 Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models, AWS, 2024.12 Comment参考:https://qiita.com/ysit/items/8433d149dbaab702d526テクニカルレポート: https://assets.amazon.science/9f/a3/ae41627f4ab2bde091f1ebc6b830/the-amazon-nova-family ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Quantization
Issue Date: 2024-12-03 SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models, Guangxuan Xiao+, arXiv22 Commentおそらく量子化手法の現時点のSoTA ... #RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-03 Augmenting Recommendation Systems With LLMs, Dave AI, 2024.08 #RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-03 Recommender Systems in the Era of Large Language Models （LLMs）, Zihuai Zhao+, arXiv23 Comment中身を全然読んでいる時間はないので、図には重要な情報が詰まっていると信じ、図を読み解いていく。時間がある時に中身も読みたい。。。LLM-basedなRecSysでは、NLPにおけるLLMの使い方（元々はT5で提案）と同様に、様々なレコメンド関係タスクを、テキスト生成タスクに落とし込み学習するこ ... #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-03 Increasing Diversity While Maintaining Accuracy: Text Data Generation with Large Language Models and Human Interventions, John Chung+, ACL23, 2023.07 CommentLarge language models (LLMs) can be used to generate text data for training and evaluating other models. However, creating high-quality datasets with生 ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-02 The Super Weight in Large Language Models, Mengxia Yu+, arXiv24 Comment図にある通り、たった一つのニューラルネットワーク中の重みを0にするだけで、途端に意味のあるテキストが生成できなくなるような重みが存在するらしい。![image](https://github.com/user-attachments/assets/065e921b-c447-4c0d-b1de-aI ... #Pocket#NLP#DataAugmentation#Distillation
Issue Date: 2024-12-02 Reverse Thinking Makes LLMs Stronger Reasoners, Justin Chih-Yao Chen+, arXiv24 Comment## 手法概要Original QuestionからTeacher Modelでreasoningと逆質問を生成（Forward Reasoning, Backward Question）し、逆質問に対するReasoningを生成する（Backward Reasoning）。その後、Forwa ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-02 Do Large Language Models Perform Latent Multi-Hop Reasoning without Exploiting Shortcuts?, Sohee Yang+, arXiv24 #Survey#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-12-01 BM42: New Baseline for Hybrid Search, Qdrant, 2024.07 #InformationRetrieval#Pocket#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-01 Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models, Fei Wang+, arXiv24 #InformationRetrieval#Pocket#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-01 Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation （RAG） Models for Open Domain Question Answering, Siriwardhana+, TACL23, 2023.01 CommentRetrieval Augment Generation (RAG) is a recent advancement in Open-Domain Question Answering (ODQA). RAG has only been trained and explored with a Wi ... #Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2024-11-30 Dynamic Key-Value Memory Networks With Rich Features for Knowledge Tracing, Sun+, IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2022.08 CommentKnowledge tracing is an important research topic in student modeling. The aim is to model a student’s knowledge state by mining a large number of exe! ... #Survey#NLP#LanguageModel#Repository#SelfCorrection
Issue Date: 2024-11-30 LLM Self-Correction Papers, Ryo Kamoi, 2024.11 Commentself-correctionの専門家によるself-correction関連の論文のリーディングリスト。ぜひチェックしたい。元ポスト: https://x.com/ryokamoi_ja/status/1862635105010799054?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc ... #Mindset#Article
Issue Date: 2024-11-30 道は続く, Ryo Kobayashi, 2024.11 Comment「道は続く」、心に刻みたい言葉 ... #NLP#Dataset#AES(AutomatedEssayScoring)#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 Japanese-English Sentence Translation Exercises Dataset for Automatic Grading, Miura+, EACL24, 2024.03 CommentThis paper proposes the task of automatic assessment of Sentence Translation Exercises (STEs), that have been used in the early stage of L2 language l ... #Pretraining#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2024-11-28 Cross-prompt Pre-finetuning of Language Models for Short Answer Scoring, Funayama+, 2024.09 CommentAutomated Short Answer Scoring (SAS) is the task of automatically scoring a given input to a prompt based on rubrics and reference answers. Although S ... #Pocket#NLP#AES(AutomatedEssayScoring)#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 国語記述問題自動採点システムの開発と評価, Yutaka Ishii+, 日本教育工学会, 2024.05 #NLP#LanguageModel#Library#Repository
Issue Date: 2024-11-28 aisuite, andrewyng, 2024.11 Comment複数のLLM Providerの呼び出しを共通のインタフェースで呼び出せる。変更するのは、モデルを指定するパラメータのみ。元ポスト:https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_announcing-new-open-source-python-package ... #Tutorial
Issue Date: 2024-11-27 エンジニア研修まとめ, gcchaan, 2024.11 Comment様々な企業のエンジニアの新卒研修の資料などがまとまっている。学術機関の講義なども含まれている。現在も更新されている模様。量がすごい。 ... #Tutorial#ComputerVision#NLP#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-11-27 チュートリアル：Mamba, Vision Mamba （Vim）, Hironobu Fujiyoshi, 2024.11 #Survey#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-11-27 From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge, Dawei Li+, arXiv24 CommentLLM-as-a-Judgeに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/88059cc4-123e-4a89-ac2d-4b3db83cd2df)![image](https://github.com/user-att#12 ... #Analysis#Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2024-11-27 Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?, Jia He+, arXiv24 Comment（以下、個人の感想です）本文のみ斜め読みして、Appendixは眺めただけなので的外れなことを言っていたらすみません。まず、実務上下記知見は有用だと思いました:プロンプトのフォーマットによって性能に大きな差があるより大きいモデルの方がプロンプトフォーマットに対してロバストただし参考: Data2Te ... #Pocket#NLP#LLMAgent
Issue Date: 2024-11-27 Generative Agent Simulations of 1,000 People, Joon Sung Park+, arXiv24 #ComputerVision#Library#Repository
Issue Date: 2024-11-27 YomiToku, Kotaro Kinoshita, 2024.11 CommentいわゆるAI-OCRで、縦書きの認識も可能で、表などの構造化された情報も認識可能とのこと。手書きは認識できるのだろうか?CC BY-NC-SA 4.0元ツイート:https://x.com/kinocoai/status/1861386062175838303?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0I ... #Pretraining#MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#MoE(Mixture-of-Experts)
Issue Date: 2024-11-25 Sparse Upcycling: Training Mixture-of-Experts from Dense Checkpoints, Aran Komatsuzaki+, ICLR23 Comment斜め読みしかできていないが、Mixture-of-Expertsを用いたモデルをSFT/Pretrainingする際に、既存のcheckpointの重みを活用することでより効率的かつ性能向上する方法を提案。MoE LayerのMLPを全て既存のcheckpointにおけるMLPの重みをコピーして初期 ... #Pretraining#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-11-25 Sarashina2-8x70Bの公開, SB Intuitions, 2024.11 CommentMoE Layerの説明、Sparse Upcyclingの説明、MoEモデルを学習する際に、学習時の学習率の設定が大きすぎると初期に損失が増大し、小さすぎると損失の増大は防げるがlong runで学習した際の性能向上が小さかったこと、元のモデルのパラメータを毀損しないように、Upcyclingをし ... #Pocket
Issue Date: 2024-11-25 Understanding LLM Embeddings for Regression, Eric Tang+, arXiv24 #Pocket
Issue Date: 2024-11-25 A Reproducibility and Generalizability Study of Large Language Models for Query Generation, Moritz Staudinger+, arXiv24 #Pocket
Issue Date: 2024-11-25 Multimodal Autoregressive Pre-training of Large Vision Encoders, Enrico Fini+, arXiv24 #Pocket
Issue Date: 2024-11-25 How Does Critical Batch Size Scale in Pre-training?, Hanlin Zhang+, arXiv24

## NLP (865)

### LanguageModel (415)

#MachineTranslation#Analysis#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 How Much Data is Enough Data? Fine-Tuning Large Language Models for In-House Translation: Performance Evaluation Across Multiple Dataset Sizes, Inacio Vieira+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QQLoRAでLlama 8B InstructをMTのデータでSFTした場合のサンプル数に対する性能の変化を検証している。ただし、検証 ... #Pocket#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 LoRA Learns Less and Forgets Less, Dan Biderman+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qfull finetuningとLoRAの性質の違いを理解するのに有用 ... #Pocket#Finetuning (SFT)#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 FineTuneBench: How well do commercial fine-tuning APIs infuse knowledge into LLMs?, Eric Wu+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#Survey#Pocket#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future, Xu Guo+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Survey#Pocket#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey, Lin Long+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket
Issue Date: 2025-01-02 Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens, Artidoro Pagnoni+, arXiv24 Comment興味深い図しか見れていないが、バイト列をエンコード/デコードするtransformer学習して複数のバイト列をパッチ化（エントロピーが大きい部分はより大きなパッチにバイト列をひとまとめにする）、パッチからのバイト列生成を可能にし、パッチを変換するのをLatent Transformerで学習させるよ ... #Pocket#Reasoning
Issue Date: 2024-12-31 Mulberry: Empowering MLLM with o1-like Reasoning and Reflection via Collective Monte Carlo Tree Search, Huanjin Yao+, arXiv24 #Pocket#Education#EducationalDataMining
Issue Date: 2024-12-31 LearnLM: Improving Gemini for Learning, LearnLM Team+, arXiv24 #Pocket#TheoryOfMind
Issue Date: 2024-12-31 Explore Theory of Mind: Program-guided adversarial data generation for theory of mind reasoning, Melanie Sclar+, arXiv24 Commentおもしろそう。あとで読む ... #Survey#Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-12-31 A Survey on LLM Inference-Time Self-Improvement, Xiangjue Dong+, arXiv24 #InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-30 RetroLLM: Empowering Large Language Models to Retrieve Fine-grained Evidence within Generation, Xiaoxi Li+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/rohanpaul_ai/status/1872714703090401721?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q従来のRAGとの違いと、提案手法の概要![image](https://github.com/user-attachment ... #Survey#Pocket#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #ComputerVision#InformationRetrieval#Dataset#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #Reasoning#SelfTaughtReasoner
Issue Date: 2024-12-16 Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions, Yu Zhao+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/bilzrd/status/1868568258468774048?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLarge Reasoning Model （LRM）という用語は初めて見た。 ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2024-12-15 When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards, Norah Alzahrani+, ACL24 Comment#1591に日本語でのサマリが記載されているので参照のこと。リーダーボードのバイアスを軽減した結果、どのLLMが最大パフォーマンスとみなされるようになったのだろうか？ ... #Pocket#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Dataset#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #Pocket#Hallucination
Issue Date: 2024-12-09 LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This, Sourav Banerjee+, arXiv24 #InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-01 Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models, Fei Wang+, arXiv24 #Survey#Pocket#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-11-27 From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge, Dawei Li+, arXiv24 CommentLLM-as-a-Judgeに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/88059cc4-123e-4a89-ac2d-4b3db83cd2df)![image](https://github.com/user-att#12 ... #Analysis#Pocket#Prompting
Issue Date: 2024-11-27 Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?, Jia He+, arXiv24 Comment（以下、個人の感想です）本文のみ斜め読みして、Appendixは眺めただけなので的外れなことを言っていたらすみません。まず、実務上下記知見は有用だと思いました:プロンプトのフォーマットによって性能に大きな差があるより大きいモデルの方がプロンプトフォーマットに対してロバストただし参考: Data2Te ... #Analysis#Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-11-22 Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance, Yangjun Ruan+, arXiv24 Comment縦軸がdownstreamタスクの主成分（のうち最も大きい80%を説明する成分）の変化（≒LLMの性能）で、横軸がlog scaleの投入計算量。Qwenも頑張っているが、投入データ量に対する性能（≒データの品質）では、先駆け的な研究であるPhiがやはり圧倒的?![image](https://#7 ... #Analysis#InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-19 Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation, Tianyu Liu+, arXiv24 Commentトークンレベルの平均値をとった生成テキストの対数尤度と、RAGの回答性能に関する分析をした模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/ac03c0b6-b16c-4992-8446-2f56bad09ab2)とりあえず、もし「L参考: ... #Survey#Pocket#MultiLingual
Issue Date: 2024-11-19 Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey, Shaolin Zhu+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/0b86445f-b974-459c-94f0-a80f5e2bbc9a)![image](https://github.com/user-attachments/assets/0d03af89 ... #Analysis#Efficiency/SpeedUp#Pretraining#Pocket#Finetuning (SFT)#Japanese
Issue Date: 2024-11-17 Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs, Kazuki Fujii+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/okoge_kaz/status/1857639065421754525?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QFP8で継続的事前学習をするとスループットは向上するが、lossのスパイクを生じたり、downstreamタスクの性能がBF16よ ... #Survey#Efficiency/SpeedUp#Transformer#Attention
Issue Date: 2024-11-17 Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference, Yiheng Liu+, arXiv24 Comment[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/yi-xia-nolun-wen-wodu-minei-ro-7vGwDK_AQX.HDO7j9H8iNA)単なるLLMの理論的な説明にとどまらず、実用的に必要な各種 ... #Analysis#Pocket
Issue Date: 2024-11-17 The Geometry of Concepts: Sparse Autoencoder Feature Structure, Yuxiao Li+, arXiv24 Comment参考: https://ledge.ai/articles/llm_conceptual_structure_sae[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/yi-xia-nolun-wen-wodu-min ... #Analysis#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-11-13 A Theoretical Understanding of Chain-of-Thought: Coherent Reasoning and Error-Aware Demonstration, Yingqian Cui+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1855926845855699311?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qおもしろそうな研究 ... #Pretraining#MachineLearning#Pocket#Subword
Issue Date: 2024-11-12 LBPE: Long-token-first Tokenization to Improve Large Language Models, Haoran Lian+, arXiv24 CommentBPEとは異なりトークンの長さを優先してマージを実施することで、最終的なトークンを決定する手法で、![image](https://github.com/user-attachments/assets/99b91472-88d8-4792-bf04-acc67956e4f5)![image]( ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-12 DELIFT: Data Efficient Language model Instruction Fine Tuning, Ishika Agarwal+, arXiv24 #Survey#Pocket#LLMAgent
Issue Date: 2024-11-12 GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey, Shuai Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/999adca8-f0d7-483c-ae5a-b6f78fe9da4b)![image](https://github.com/user-attachments/assets/b69dc991R ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-11-12 Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters, Charlie Snell+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/0562a65e-b2f1-4ff4-b806-107313fc255e)[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/s ... #InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-10 HyQE: Ranking Contexts with Hypothetical Query Embeddings, Weichao Zhou+, arXiv24 Comment#1498 も参照のこと。 下記に試しにHyQEとHyDEの比較の記事を作成したのでご参考までに（記事の内容に私は手を加えていないのでHallucinationに注意）。ざっくりいうとHyDEはpseudo documentsを使うが、HyQEはpseudo queryを扱う。 [参![imag ... #Pocket#NumericReasoning
Issue Date: 2024-11-09 Number Cookbook: Number Understanding of Language Models and How to Improve It, Haotong Yang+, arXiv24 Commentんー、abstしか読んでいないけれども、9.11 > 9.9 については、このような数字に慣れ親しんでいるエンジニアなどに咄嗟に質問したら、ミスして答えちゃう人もいるのでは？という気がする（エンジニアは脳内で9.11 > 9.9を示すバージョン管理に触れる機会が多く、こちらの尤度が高い）。LLM元ポ ... #Analysis#MachineLearning#Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-11-09 LoRA vs Full Fine-tuning: An Illusion of Equivalence, Reece Shuttleworth+, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/aratako_lm/status/1854838012909166973?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1423 や #1475 、双方の知見も交えて、LoRAの挙動を考察する必要がある気がする。それぞれ異なるデータセットやモデ ... #Survey#SmallModel
Issue Date: 2024-11-07 A Comprehensive Survey of Small Language Models in the Era of Large Language Models: Techniques, Enhancements, Applications, Collaboration with LLMs, and Trustworthiness, Fali Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/9faf2732-233d-468e-ac4c-98b18f2f2bcf)![image](https://github.com/user-attachments/assets/889ebda5- ... #Pocket#Alignment#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-07 Self-Consistency Preference Optimization, Archiki Prasad+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/jaseweston/status/1854532624116547710?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q![image](https://github.com/user-attachments/assets/040ffe7c-6e8 ... #Survey#Evaluation#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #SyntheticData#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-06 Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent, Xingwu Sun+, arXiv24 Comment合計パラメータ数はLlama-3.1-405Bと同等の389Bだが、MoEによって52BのActive ParameterでSoTAを達成したTencentのOpenSource LLM。大量のSynthetia Dataを利用している。 ... #Pocket
Issue Date: 2024-11-02 Looking Inward: Language Models Can Learn About Themselves by Introspection, Felix J Binder+, N_A, arXiv24, 2024.11 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/2b19bc9c-342d-42a9-b603-ff9cfc694570)LLMが単に訓練データを模倣しているにすぎない的な主張に対するカウンターに使えるかも ... #MachineLearning#Pocket#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-27 KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization, Kawin Ethayarajh+, N_A, arXiv24 CommentbinaryフィードバックデータからLLMのアライメントをとるKahneman-Tversky Optimization (KTO)論文 ... #Pretraining#Alignment#Finetuning (SFT)#SyntheticData
Issue Date: 2024-10-21 Self-Taught Evaluators, Tianlu Wang+, N_A, arXiv24 CommentLLMのアラインメント等をSFTする際に、preferenceのラベル付きデータが必要になるが、このようなデータを作るのはコストがかかって大変なので自動生成して、より良いreward modelを作りたいよね、という話。具体的には、LLMを用いて good responseと、instructio ... #Survey#InformationRetrieval#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #Pocket#Hallucination
Issue Date: 2024-10-20 LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations, Hadas Orgad+, N_A, arXiv24 Comment特定のトークンがLLMのtrustfulnessに集中していることを実験的に示し、かつ内部でエンコードされたrepresentationは正しい答えのものとなっているのに、生成結果に誤りが生じるような不整合が生じることも示したらしい ... #Efficiency/SpeedUp#Pretraining#Pocket#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-20 Addition is All You Need for Energy-efficient Language Models, Hongyin Luo+, N_A, arXiv24 #Pretraining#Tools#Finetuning (SFT)#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 ToolGen: Unified Tool Retrieval and Calling via Generation, Renxi Wang+, N_A, arXiv24 Comment昔からよくある特殊トークンを埋め込んで、特殊トークンを生成したらそれに応じた処理をする系の研究。今回はツールに対応するトークンを仕込む模様。斜め読みだが、3つのstepでFoundation Modelを訓練する。まずはツールのdescriptionからツールトークンを生成する。これにより、モデルに ... #Pretraining#Pocket#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-10-19 Thinking LLMs: General Instruction Following with Thought Generation, Tianhao Wu+, N_A, arXiv24 Commentこれは後でしっかり読んだほうがいい。LLMに回答を生成させる前にThinkingさせるように学習させるフレームワークThought Preference Optimization（TPO）を提案![image](https://github.com/user-attachments/assets ... #ComputerVision#Pocket#Dataset
Issue Date: 2024-09-30 What matters when building vision-language models?, Hugo Laurençon+, N_A, arXiv24 Comment元ポストにOpenVLMの進展の歴史が載っている。構築されたデータセットも公開される模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/9675c2ad-650a-460b-9655-1c6347d07f58)元ポスト:https://x ... #Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2024-09-29 Logic-of-Thought: Injecting Logic into Contexts for Full Reasoning in Large Language Models, Tongxuan Liu+, N_A, arXiv24 CommentSNSで話題になっているようだがGPT-3.5-TurboとGPT-4でしか比較していない上に、いつの時点のモデルかも記述されていないので、unreliableに見える ![image](https://github.com/user-attachments/assets/9ca6fc62-269 ... #Pocket#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-09-26 When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Finetuning Method, Biao Zhang+, N_A, ICLR24 Comment> When only few thousands of finetuning examples are available, PET should be considered first, either Prompt or LoRA. With sightly larger datasets, L ... #Alignment
Issue Date: 2024-09-25 Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model, Rafael Rafailov+, N_A, NeurIPS24 CommentDPOを提案した研究 ... #Pocket#Safety
Issue Date: 2024-09-24 Backtracking Improves Generation Safety, Yiming Zhang+, N_A, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/jaseweston/status/1838415378529112330?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Analysis#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-09-24 To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning, Zayne Sprague+, N_A, arXiv24 CommentCoTを100個以上の先行研究でmeta-analysisし（i.e. CoTを追加した場合のgainとタスクのプロット）、20個超えるデータセットで著者らが実験した結果、mathはsymbolic reasoning（12*4のように、シンボルを認識し、何らかの操作をして回答をする問題）が必要なタ ... #Finetuning (SFT)#CrossLingual
Issue Date: 2024-09-19 PLUG: Leveraging Pivot Language in Cross-Lingual Instruction Tuning, Zhihan Zhang+, N_A, ACL24 Comment# 概要 cross-lingualでinstruction tuningをする手法。target言語のInstructionが与えられたときに、Pivotとなる言語でInstructionとResponseを生成した後、targetとなる言語に翻訳するようなデータ（それぞれをseparatorを ... #Survey#Pocket#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-16 When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes? A Critical Survey of Self-Correction of LLMs, Ryo Kamoi+, N_A, TACL24 CommentLLMのself-correctionに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/bea63e03-8b6f-4c3e-b8ff-d738c062149c)![image](https://github.com/user-a ... #Pocket#QuestionAnswering#SyntheticData#SyntheticDataGeneration
Issue Date: 2024-09-14 Source2Synth: Synthetic Data Generation and Curation Grounded in Real Data Sources, Alisia Lupidi+, N_A, arXiv24 Comment合成データ生成に関する研究。ソースからQAを生成し、2つのsliceに分ける。片方をLLMのfinetuning（LLMSynth）に利用し、もう片方をfinetuningしたLLMで解答可能性に基づいてフィルタリング（curation）する。最終的にフィルタリングして生成された高品質なデータでMu ... #Pocket#Finetuning (SFT)#ReinforcementLearning#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-09-13 ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning, Trung Quoc Luong+, N_A, ACL24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/ab5ed92d-6a5c-48dc-a607-3f652b2c9b3f) ![image](https://github.com/user-attachments/assets/e34e5a6 ... #SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-11 Generative Verifiers: Reward Modeling as Next-Token Prediction, Lunjun Zhang+, N_A, arXiv24 CommentLLMがリクエストに対する回答を生成したのちに、その回答をverifyするステップ + verifyの結果から回答を修正するステップを全てconcatした学習データをnext token predictionで用いることによって、モデル自身に自分の回答をverifyする能力を身につけさせることができ ... #Survey#Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-09-10 From Decoding to Meta-Generation: Inference-time Algorithms for Large Language Models, Sean Welleck+, N_A, arXiv24 Comment元ツイート: https://x.com/gneubig/status/1833522477605261799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QCMUのチームによるinference timeの高速化に関するサーベイ ... #Pocket#Idea/PaperGeneration
Issue Date: 2024-09-10 Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers, Chenglei Si+, N_A, arXiv24 CommentLLMがアイデアを考えた方が、79人のresearcherにblind reviewさせて評価した結果、Noveltyスコアが有意に高くなった（ただし、feasibilityは人手で考えた場合の方が高い）という話らしい。アイデア生成にどのようなモデル、promptingを利用したかはまだ読めてい ... #Survey#Pocket#Alignment
Issue Date: 2024-09-07 A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models, Ruili Jiang+, N_A, arXiv24 #Survey#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies, Liangming Pan+, N_A, TACL24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/8049b03d-927b-49ee-98eb-7b690b92c229) ... #Pocket#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Self-Reflection in LLM Agents: Effects on Problem-Solving Performance, Matthew Renze+, N_A, arXiv24 #Survey#Prompting
Issue Date: 2024-09-02 The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques, Sander Schulhoff+, N_A, arXiv24 CommentPromptingに関するサーベイ初期の手法からかなり網羅的に記述されているように見える。 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/a6e6fd6c-910c-4d5d-a98e-47cf51e254ab)また、誤用されていたり、色々な ... #Pocket#Finetuning (SFT)#Hallucination
Issue Date: 2024-09-01 Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations?, Zorik Gekhman+, N_A, EMNLP24 Commentpre-training時に獲得されていない情報を用いてLLMのalignmentを実施すると、知識がない状態で学習データを正しく予測できるように学習されてしまうため、事実に基づかない回答をする（つまりhallucination）ように学習されてしまう、といったことを調査している模様。 >新し下記 ... #Analysis#Pocket#In-ContextLearning
Issue Date: 2024-08-27 What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis, Jiaoda Li+, N_A, ACL24 SummaryLLMsのコンテキスト内学習（ICL）能力を説明する3つの仮説について、一連の実験を通じて探究。最初の2つの仮説を無効にし、最後の仮説を支持する証拠を提供。LLMが事前学習中に学習したタスクを組み合わせることで、コンテキスト内で新しいタスクを学習できる可能性を示唆。 CommentSNLP2024での解説スライド:http://chasen.org/~daiti-m/paper/SNLP2024-Task-Emergence.pdfICLが何をやっているのか?について、これまでの仮説が正しくないことを実験的に示し、新しい仮説「ICLは事前学習で得られたタスクを組み合わせて新し ... #Analysis#Pocket#GrammaticalErrorCorrection
Issue Date: 2024-08-14 Prompting open-source and commercial language models for grammatical error correction of English learner text, Christopher Davis+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの進歩により、流暢で文法的なテキスト生成が可能になり、不文法な入力文を与えることで文法エラー修正（GEC）が可能となった。本研究では、7つのオープンソースと3つの商用LLMsを4つのGECベンチマークで評価し、商用モデルが常に教師ありの英語GECモデルを上回るわけではないことを示した。また、オープンソースモデルが商用モデルを上回ることがあり、ゼロショットのプロンプティングがフューショットのプロンプティングと同じくらい競争力があることを示した。 Comment元ポスト:https://x.com/chemical_tree/status/1822860849935253882?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#LLMAgent#Idea/PaperGeneration
Issue Date: 2024-08-13 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery, Chris Lu+, N_A, arXiv24 Summary最先端の大規模言語モデルを使用して、完全自動の科学的発見を可能にする包括的なフレームワークが提案された。AI Scientistは新しい研究アイデアを生成し、コードを記述し、実験を実行し、結果を可視化し、完全な科学論文を執筆し、査読プロセスを実行することができる。このアプローチは、機械学習における科学的発見の新しい時代の始まりを示しており、AIエージェントの変革的な利点をAI自体の研究プロセス全体にもたらし、世界で最も難しい問題に無限の手頃な価格の創造性とイノベーションを解き放つことに近づいています。 #Efficiency/SpeedUp#Pocket#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-04-23 Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone, Marah Abdin+, N_A, arXiv24 Summaryphi-3-miniは38億パラメータの言語モデルであり、3.3兆トークンで訓練されています。Mixtral 8x7BやGPT-3.5などの大規模モデルに匹敵する総合的なパフォーマンスを持ちながら、スマートフォンにデプロイ可能なサイズです。このモデルは、厳密にフィルタリングされたWebデータと合成データで構成されており、堅牢性、安全性、およびチャット形式に適合しています。また、phi-3-smallとphi-3-mediumというより大規模なモデルも紹介されています。 Comment#1039 の次の次（Phi2.0についてはメモってなかった）。スマホにデプロイできるレベルのサイズで、GPT3.5Turbo程度の性能を実現したらしいLlama2と同じブロックを利用しているため、アーキテクチャはLlama2と共通。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Pruning
Issue Date: 2024-04-22 The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers, Andrey Gromov+, N_A, arXiv24 Summary一般的なオープンウェイトの事前学習されたLLMのレイヤー剪定戦略を研究し、異なる質問応答ベンチマークでのパフォーマンスの低下を最小限に抑えることを示しました。レイヤーの最大半分を削除することで、最適なブロックを特定し、微調整して損傷を修復します。PEFT手法を使用し、実験を単一のA100 GPUで実行可能にします。これにより、計算リソースを削減し、推論のメモリとレイテンシを改善できることが示唆されます。また、LLMがレイヤーの削除に対して堅牢であることは、浅いレイヤーが知識を格納する上で重要な役割を果たしている可能性を示唆しています。 Comment下記ツイートによると、学習済みLLMから、コサイン類似度で入出力間の類似度が高い層を除いてもタスクの精度が落ちず、特に深い層を2-4割削除しても精度が落ちないとのこと。参考:https://x.com/hillbig/status/1773110076502368642?s=46&t=Y6UuI ... #Survey#Pocket
Issue Date: 2024-04-14 Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey, Rongwu Xu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsにおける知識の衝突に焦点を当て、文脈とパラメトリック知識の組み合わせによる複雑な課題を分析。文脈-メモリ、文脈間、メモリ内の衝突の3つのカテゴリーを探求し、実世界のアプリケーションにおける信頼性とパフォーマンスへの影響を検討。解決策を提案し、LLMsの堅牢性向上を目指す。 #Pocket#SelfTaughtReasoner
Issue Date: 2024-04-14 Quiet-STaR: Language Models Can Teach Themselves to Think Before Speaking, Eric Zelikman+, N_A, arXiv24 SummarySTaR（Self-Taught Reasoner）では、少数の例から合理的な推論を学習し、質問応答に活用する方法が提案された。Quiet-STaRでは、LMが合理性を生成する方法を学習し、難しい質問に直接答える能力を向上させる。この手法は、GSM8KやCommonsenseQAなどのタスクにおいてゼロショットの改善を実現し、ファインチューニングが不要であることが示された。Quiet-STaRは、推論を学習するための一般的でスケーラブルな方法を提供する一歩となっている。 Comment#1390 o1の基礎技術と似ている可能性がある先行研究: #1397参考:https://x.com/hillbig/status/1835449666588271046?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考; Hallucinationに注意）] ... #ComputerVision#Pocket#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-04-08 Visualization-of-Thought Elicits Spatial Reasoning in Large Language Models, Wenshan Wu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの空間推論能力を向上させるために、Visualization-of-Thought（VoT）プロンプティングを提案。VoTは、LLMsの推論トレースを可視化し、空間推論タスクで使用することで、既存のMLLMsを上回る性能を示す。VoTは、空間推論を促進するために「メンタルイメージ」を生成する能力を持ち、MLLMsでの有効性を示唆する。 #Analysis#Pocket#ContextWindow#LongSequence
Issue Date: 2024-04-07 Long-context LLMs Struggle with Long In-context Learning, Tianle Li+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは長いシーケンスを処理する能力に進展しているが、実世界のシナリオでの能力を評価するための専門的なベンチマークLongICLBenchが導入された。このベンチマークでは、LLMsは巨大なラベル空間を理解し、正しい予測を行うために入力全体を理解する必要がある。研究によると、長いコンテキストLLMsは長いコンテキストウィンドウを活用することで比較的良いパフォーマンスを示すが、最も困難なタスクでは苦労している。現在のLLMsは長くコンテキスト豊かなシーケンスを処理し理解する能力にギャップがあることを示唆しており、長いコンテキストの理解と推論は依然として難しい課題であることが示されている。 CommentGPT4以外はコンテキストが20Kを超えると性能が劣化する傾向にあるとのこと。データセットを難易度別に収集し評価したところ、難易度の高いデータではそもそもコンテキストが長くなると全てのLLMがタスクを理解するできずほぼ0%の性能となった。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Transformer
Issue Date: 2024-04-07 Mixture-of-Depths: Dynamically allocating compute in transformer-based language models, David Raposo+, N_A, arXiv24 SummaryTransformerベースの言語モデルは、入力シーケンス全体に均等にFLOPsを分散させる代わりに、特定の位置にFLOPsを動的に割り当てることを学習できることを示す。モデルの深さにわたって割り当てを最適化するために、異なるレイヤーで計算を動的に割り当てる。この手法は、トークンの数を制限することで合計計算予算を強制し、トークンはtop-kルーティングメカニズムを使用して決定される。この方法により、FLOPsを均等に消費しつつ、計算の支出が予測可能であり、動的かつコンテキストに敏感である。このようにトレーニングされたモデルは、計算を動的に割り当てることを学習し、効率的に行うことができる。 Comment参考: https://x.com/theseamouse/status/1775782800362242157?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Transformer#Attention
Issue Date: 2024-04-07 Dynamic Memory Compression: Retrofitting LLMs for Accelerated Inference, Piotr Nawrot+, N_A, arXiv24 Summaryトランスフォーマーの生成効率を向上させるために、Dynamic Memory Compression（DMC）が提案された。DMCは、異なるヘッドとレイヤーで異なる圧縮率を適用する方法を学習し、事前学習済みLLMsに適用される。DMCは、元の下流パフォーマンスを最大4倍のキャッシュ圧縮で維持しつつ、スループットを向上させることができる。DMCは、GQAと組み合わせることでさらなる利益をもたらす可能性があり、長いコンテキストと大きなバッチを処理する際に有用である。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1776755029581676943?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q論文中のFigure1が非常にわかりやすい。GQA #1271 と比較して、2~4倍キャッシュを圧縮しつつ、より高い性能を実現。70Bモ ... #InformationRetrieval#Pocket#Finetuning (SFT)#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-04-07 RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG, Tianjun Zhang+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストデータのLLMsを事前学習し、新しい知識を追加するためのRetrieval Augmented FineTuning（RAFT）を提案。RAFTは、質問に回答するのに役立つ関連文書から正しいシーケンスを引用し、chain-of-thoughtスタイルの応答を通じて推論能力を向上させる。RAFTはPubMed、HotpotQA、Gorillaデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させ、事前学習済みLLMsをドメイン固有のRAGに向けて改善する。 CommentQuestion, instruction, coxtext, cot style answerの4つを用いてSFTをする模様画像は下記ツイートより引用https://x.com/cwolferesearch/status/1770912695765660139?s=46&t=Y6UuIHB0 ... #InformationRetrieval#Pocket#Prompting#Reasoning
Issue Date: 2024-04-07 RankPrompt: Step-by-Step Comparisons Make Language Models Better Reasoners, Chi Hu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは推論タスクで優れた性能を発揮しているが、論理エラーが起こりやすい。RankPromptという新しいプロンプティング方法を導入し、LLMsが自己ランク付けを行い推論パフォーマンスを向上させる。実験では、RankPromptがChatGPTやGPT-4の推論パフォーマンスを13%向上させ、AlpacaEvalデータセットで人間の判断と74%の一致率を示すことが示された。RankPromptは言語モデルから高品質なフィードバックを引き出す効果的な方法であることが示された。 CommentLLMでランキングをするためのプロンプト手法。大量の候補をランキングするのは困難だと思われるが、リランキング手法としては利用できる可能性がある ... #ComputerVision#Pocket
Issue Date: 2024-03-21 Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes, Takuya Akiba+, N_A, arXiv24 Summary進化アルゴリズムを使用した新しいアプローチを提案し、強力な基盤モデルの自動生成を実現。LLMの開発において、人間の直感やドメイン知識に依存せず、多様なオープンソースモデルの効果的な組み合わせを自動的に発見する。このアプローチは、日本語のLLMと数学推論能力を持つモデルなど、異なるドメイン間の統合を容易にし、日本語VLMの性能向上にも貢献。オープンソースコミュニティへの貢献と自動モデル構成の新しいパラダイム導入により、基盤モデル開発における効率的なアプローチを模索。 Comment複数のLLMを融合するモデルマージの話。日本語LLMと英語の数学LLNをマージさせることで日本語の数学性能を大幅に向上させたり、LLMとVLMを融合したりすることで、日本にしか存在しない概念の画像も、きちんと回答できるようになる。著者スライドによると、従来のモデルマージにはbase modelが著者 ... #Pocket#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-03-05 OLMo: Accelerating the Science of Language Models, Dirk Groeneveld+, N_A, arXiv24 SummaryLMsの商業的重要性が高まる中、最も強力なモデルは閉鎖されており、その詳細が非公開になっている。そのため、本技術レポートでは、本当にオープンな言語モデルであるOLMoの初回リリースと、言語モデリングの科学を構築し研究するためのフレームワークについて詳細に説明している。OLMoはモデルの重みだけでなく、トレーニングデータ、トレーニングおよび評価コードを含むフレームワーク全体を公開しており、オープンな研究コミュニティを強化し、新しいイノベーションを促進することを目指している。 CommentModel Weightsを公開するだけでなく、training/evaluation codeとそのデータも公開する真にOpenな言語モデル（truly Open Language Model）。AllenAI ... #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2024-03-05 Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting, Xuezhi Wang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの推論能力を向上させるための新しいアプローチに焦点を当てた研究が行われている。この研究では、LLMsがプロンプトなしで効果的に推論できるかどうかを検証し、CoT推論パスをデコーディングプロセスを変更することで引き出す方法を提案している。提案手法は、従来の貪欲なデコーディングではなく、代替トークンを調査することでCoTパスを見つけることができることを示しており、様々な推論ベンチマークで有効性を示している。 Comment以前にCoTを内部的に自動的に実施されるように事前学習段階で学習する、といった話があったと思うが、この研究はデコーディング方法を変更することで、promptingで明示的にinstructionを実施せずとも、CoTを実現するもの、ということだと思われる。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-03-05 LoRA+: Efficient Low Rank Adaptation of Large Models, Soufiane Hayou+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、Huら（2021）によって導入されたLow Rank Adaptation（LoRA）が、大埋め込み次元を持つモデルの適切な微調整を妨げることを指摘します。この問題は、LoRAのアダプターマトリックスAとBが同じ学習率で更新されることに起因します。我々は、AとBに同じ学習率を使用することが効率的な特徴学習を妨げることを示し、異なる学習率を設定することでこの問題を修正できることを示します。修正されたアルゴリズムをLoRA$+$と呼び、幅広い実験により、LoRA$+$は性能を向上させ、微調整速度を最大2倍高速化することが示されました。 CommentLoRAと同じ計算コストで、2倍以上の高速化、かつ高いパフォーマンスを実現する手法 ... #Survey#Pocket#Annotation
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models for Data Annotation: A Survey, Zhen Tan+, N_A, arXiv24 SummaryGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）を使用したデータアノテーションの研究に焦点を当て、LLMによるアノテーション生成の評価や学習への応用について述べられています。LLMを使用したデータアノテーションの手法や課題について包括的に議論し、将来の研究の進展を促進することを目的としています。 CommentData AnnotationにLLMを活用する場合のサーベイ ... #Survey#DataToTextGeneration#TabularData
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models（LLMs） on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey, Xi Fang+, N_A, arXiv24 Summary最近の大規模言語モデリングの進展により、様々なタスクにおける応用が容易になっているが、包括的なレビューが不足している。この研究は、最近の進歩をまとめ、データセット、メトリクス、方法論を調査し、将来の研究方向に洞察を提供することを目的としている。また、関連するコードとデータセットの参照も提供される。 CommentTabular DataにおけるLLM関連のタスクや技術等のサーベイ ... #Pocket#Personalization
Issue Date: 2024-02-24 User-LLM: Efficient LLM Contextualization with User Embeddings, Lin Ning+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsを活用したUser-LLMフレームワークが提案された。ユーザーエンベッディングを使用してLLMsをコンテキストに位置付けし、ユーザーコンテキストに動的に適応することが可能になる。包括的な実験により、著しい性能向上が示され、Perceiverレイヤーの組み込みにより計算効率が向上している。 Commentnext item prediction, favorite genre or category predictimnreview generationなどで評価している ... #Pocket#post-pretraining
Issue Date: 2024-01-24 LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion, Chengyue Wu+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の新しい事前学習後の手法を提案し、モデルの知識を効果的かつ効率的に向上させることを目指しました。具体的には、Transformerブロックの拡張を使用し、新しいコーパスのみを使用してモデルを調整しました。実験の結果、提案手法はさまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、知的エージェントとして多様なタスクに対応できることが示されました。この研究は、自然言語とプログラミング言語を統合し、高度な言語エージェントの開発に貢献するものです。 Comment追加の知識を導入したいときに使えるかも?事前学習したLLaMA Blockに対して、追加のLLaMA Blockをstackし、もともとのLLaMA Blockのパラメータをfreezeした上でドメインに特化したコーパスで事後学習することで、追加の知識を挿入する。LLaMA Blockを挿入するとき ... #Survey#Pocket#Hallucination
Issue Date: 2024-01-24 A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large Language Models, S. M Towhidul Islam Tonmoy+, N_A, arXiv24 Summary要約：本論文では、大規模言語モデル（LLMs）における幻覚の問題について調査し、その軽減策について紹介しています。LLMsは強力な言語生成能力を持っていますが、根拠のない情報を生成する傾向があります。この問題を解決するために、Retrieval Augmented Generation、Knowledge Retrieval、CoNLI、CoVeなどの技術が開発されています。さらに、データセットの利用やフィードバックメカニズムなどのパラメータに基づいてこれらの方法を分類し、幻覚の問題に取り組むためのアプローチを提案しています。また、これらの技術に関連する課題や制約についても分析し、将来の研究に向けた基盤を提供しています。 #Pocket#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-01-16 The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models, Mingyu Jin+, N_A, arXiv24 SummaryChain of Thought（CoT）の推論ステップの長さとLLMsの推論能力の関係を調査した。推論ステップを延長すると、プロンプトに新しい情報を追加せずにLLMsの推論能力が向上することがわかった。逆に、キーとなる情報を保持しながら推論ステップを短縮すると、推論能力が低下する。また、誤った根拠でも推論の必要な長さを保つ限り、好ましい結果が得られることも示された。さらに、タスクによって推論ステップの増加の利点が異なることも観察された。 #Pocket#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-01-09 Mixtral of Experts, Albert Q. Jiang+, N_A, arXiv24 SummaryMixtralは、Sparse Mixture of Experts（SMoE）言語モデルであり、各レイヤーが8つのフィードフォワードブロックで構成されています。Mixtralは、トークンごとに2つのエキスパートを選択し、それらの出力を組み合わせます。Mixtralは、Llama 2 70BとGPT-3.5を上回る性能を持ち、数学、コード生成、多言語のベンチマークで特に優れています。また、Mixtral 8x7B Instructという指示に従うモデルも提供されており、人間のベンチマークを凌駕しています。 CommentMixture of experts Layer: inputを受け取ったrouterが、8つのexpertsのうち2つを選択し順伝搬。2つのexpertsのoutputを加重平均することで最終的なoutputとする。![image](https://github.com/user-attachm ... #Pretraining#Pocket
Issue Date: 2023-10-10 Think before you speak: Training Language Models With Pause Tokens, Sachin Goyal+, N_A, ICLR24 Summary言語モデルのトレーニングと推論において、遅延を導入することでモデルの性能を向上させる手法を提案しました。具体的には、入力に特定のトークンを追加し、そのトークンが現れるまでモデルの出力を遅らせることで、追加の計算を行うことができます。実験結果では、この手法が推論タスクにおいて有益であり、特にQAタスクでの性能向上が見られました。今後は、この遅延予測の手法をさらに研究していく必要があります。 Commentこの研究は興味深いが、事前学習時に入れないと効果が出にくいというのは直感的にわかるので、実用的には活用しづらい。また、promptでこの研究をimitateする方法については、ZeroShot CoTにおいて、思考プロセスを明示的に指定するようなpromptingと同様のことを行っており、これは実 ...
Issue Date: 2024-12-03 Increasing Diversity While Maintaining Accuracy: Text Data Generation with Large Language Models and Human Interventions, John Chung+, ACL23, 2023.07 CommentLarge language models (LLMs) can be used to generate text data for training and evaluating other models. However, creating high-quality datasets with生 ... #InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-01 Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation （RAG） Models for Open Domain Question Answering, Siriwardhana+, TACL23, 2023.01 CommentRetrieval Augment Generation (RAG) is a recent advancement in Open-Domain Question Answering (ODQA). RAG has only been trained and explored with a Wi ... #Pretraining#MachineLearning#Pocket#Finetuning (SFT)#MoE(Mixture-of-Experts)
Issue Date: 2024-11-25 Sparse Upcycling: Training Mixture-of-Experts from Dense Checkpoints, Aran Komatsuzaki+, ICLR23 Comment斜め読みしかできていないが、Mixture-of-Expertsを用いたモデルをSFT/Pretrainingする際に、既存のcheckpointの重みを活用することでより効率的かつ性能向上する方法を提案。MoE LayerのMLPを全て既存のcheckpointにおけるMLPの重みをコピーして初期 ... #MachineTranslation#Pocket
Issue Date: 2024-11-20 Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study, Biao Zhang+, arXiv23 Commentzero-shotでMTを行うときに、改行の有無や、少しのpromptingの違いでCOMETスコアが大幅に変わることを示している。 モデルはGLM-130BをINT4で量子化したモデルで実験している。 興味深いが、この知見を一般化して全てのLLMに適用できるか？と言われると、そうはならない気が ... #Dataset#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-09-20 Instruction Tuning with GPT-4, Baolin Peng+, N_A, arXiv23 Comment現在はOpenAIの利用規約において、outputを利用してOpenAIと競合するモデルを構築することは禁止されているので、この点には注意が必要https://openai.com/ja-JP/policies/terms-of-use/ ... #Pocket#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet, Jie Huang+, N_A, arXiv23 #Pocket#Finetuning (SFT)#InstructionTuning#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning, Ming Li+, N_A, arXiv23 CommentReflection-Tuningを提案している研究? ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Dataset#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Transformer#Attention
Issue Date: 2024-04-07 GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints, Joshua Ainslie+, N_A, arXiv23 SummaryMulti-query attention（MQA）は、単一のkey-value headのみを使用しており、デコーダーの推論を劇的に高速化しています。ただし、MQAは品質の低下を引き起こす可能性があり、さらには、より速い推論のためだけに別個のモデルをトレーニングすることが望ましくない場合もあります。既存のマルチヘッド言語モデルのチェックポイントを、オリジナルの事前トレーニング計量の5%を使用してMQAを持つモデルにアップトレーニングするためのレシピを提案し、さらに、複数のkey-value headを使用するマルチクエリアテンションの一般化であるグループ化クエリアテンション（GQA）を紹介します。アップトレーニングされたGQAが、MQAと同等の速度でマルチヘッドアテンションに匹敵する品質を達成することを示しています。 Comment通常のMulti-Head AttentionがQKVが1対1対応なのに対し、Multi Query Attention (MQA) #1272 は全てのQに対してKVを共有する。一方、GQAはグループごとにKVを共有する点で異なる。MQAは大幅にInfeerence` speedが改善するが、精 ... #Pocket#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-25 G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment, Yang Liu+, N_A, EMNLP23 Summary従来の参照ベースの評価指標では、自然言語生成システムの品質を正確に測定することが難しい。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した参照ベースの評価指標が提案されているが、まだ人間との一致度が低い。本研究では、G-Evalという大規模言語モデルを使用した品質評価フレームワークを提案し、要約と対話生成のタスクで実験を行った。G-Evalは従来の手法を大幅に上回る結果を示し、LLMベースの評価器の潜在的な問題についても分析している。コードはGitHubで公開されている。 Comment伝統的なNLGの性能指標が、人間の判断との相関が低いことを示した研究# 手法概要 CoTを利用して、生成されたテキストの品質を評価する手法を提案している。 タスクのIntroductionと、評価のCriteriaをプロンプトに仕込むだけで、自動的にLLMに評価ステップに関するCoTを生成させ、最終 ... #Alignment#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-12-05 The Unlocking Spell on Base LLMs: Rethinking Alignment via In-Context Learning, Bill Yuchen Lin+, N_A, arXiv23 Summaryアラインメント調整は、大規模言語モデル（LLMs）のパフォーマンスを向上させるために使用されます。しかし、アラインメント調整の効果は「表面的」である可能性があります。この研究では、基本的なLLMとアラインメント調整されたバージョンのトークン分布のシフトを分析しました。結果は、アラインメント調整が主にスタイルトークンに影響を与えることを示しました。さらに、シンプルでチューニングフリーなアラインメント手法であるURIALを導入し、基本的なLLMのパフォーマンスを向上させることができることを示しました。これらの結果から、アラインメントのより深い分析と理論的な理解が重要であることが示唆されます。 Commentモデルの知識はPre-training時に十分獲得されており、モデルのAlignmentをとることで生じるものは表面的な変化のみであるという仮説がある #700 。この仮説に関して分析をし、結果的にスタイリスティックな情報を生成する部分でAlignmentの有無で違いが生じることを明らかにし、そうで ... #Analysis#Pocket#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-12-04 Unnatural Error Correction: GPT-4 Can Almost Perfectly Handle Unnatural Scrambled Text, Qi Cao+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の内部動作についての新しい洞察を提供します。特に、GPT-4を調査し、LLMsの耐久性に関する実験結果を示します。実験では、文字レベルの順列に対するLLMsの耐性を調べるために、Scrambled Benchというスイートを使用しました。結果は、GPT-4がtypoglycemiaという現象に似た能力を持ち、非常に自然でないエラーを含む入力をほぼ完璧に処理できることを示しています。これは、LLMsの耐性が直感に反するものであり、他のLLMsや人間にとっても困難なタスクであることを示しています。 CommentOpenAIのモデルがブラックボックスである限り、コンタミネーションがあるのでは？という疑念は持ってしまう。（部分的にしか読めていないが…）RealtimeQAと呼ばれるweeklyで直近のニュースに対するQuestionを発表することで構築されるデータセットのうち、2023.03.17--2完全に ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2023-11-23 Exponentially Faster Language Modelling, Peter Belcak+, N_A, arXiv23 SummaryUltraFastBERTは、推論時にわずか0.3%のニューロンしか使用せず、同等の性能を発揮することができる言語モデルです。UltraFastBERTは、高速フィードフォワードネットワーク（FFF）を使用して、効率的な実装を提供します。最適化されたベースラインの実装に比べて78倍の高速化を実現し、バッチ処理された推論に対しては40倍の高速化を実現します。トレーニングコード、ベンチマークのセットアップ、およびモデルの重みも公開されています。 #ComputerVision#Pocket#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-11-23 NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation, Shachar Rosenman+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキストから画像への生成モデルの品質を向上させるための適応型フレームワークNeuroPromptsを提案します。このフレームワークは、事前学習された言語モデルを使用して制約付きテキストデコーディングを行い、人間のプロンプトエンジニアが生成するものに類似したプロンプトを生成します。これにより、高品質なテキストから画像への生成が可能となり、ユーザーはスタイルの特徴を制御できます。また、大規模な人間エンジニアリングされたプロンプトのデータセットを使用した実験により、当アプローチが自動的に品質の高いプロンプトを生成し、優れた画像品質を実現することを示しました。 #Pocket#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-11-23 GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N_A, arXiv23 SummaryGAIAは、General AI Assistantsのためのベンチマークであり、AI研究のマイルストーンとなる可能性がある。GAIAは、推論、マルチモダリティの処理、ウェブブラウジングなど、実世界の質問に対する基本的な能力を必要とする。人間の回答者は92％の正答率を達成し、GPT-4は15％の正答率を達成した。これは、最近の傾向とは異なる結果であり、専門的なスキルを必要とするタスクではLLMsが人間を上回っている。GAIAは、人間の平均的な堅牢性と同等の能力を持つシステムがAGIの到来に重要であると考えている。GAIAの手法を使用して、466の質問と回答を作成し、一部を公開してリーダーボードで利用可能にする。 CommentYann LeCun氏の紹介ツイートhttps://x.com/ylecun/status/1727707519470977311?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QMeta-FAIR, Meta-GenAI, HuggingFace, AutoGPTによる研究。人間は ... #Pocket#Dataset#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-11-22 GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark, David Rein+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質で非常に困難な多肢選択問題からなるGPQAデータセットを提案します。このデータセットは、専門家でも高い正答率を達成できず、最先端のAIシステムでも困難であることが示されています。将来のAIシステムの開発において、スケーラブルな監督方法を開発する必要があります。これにより、スキルを持つ監督者がAIシステムから信頼性のある情報を得ることができるようになります。GPQAデータセットは、スケーラブルな監督実験を可能にし、人間の専門家がAIシステムから真実の情報を確実に得る方法を考案するのに役立つことが期待されています。 Comment該当領域のPh.D所有者でも74%、高いスキルを持つ非専門家（Googleへアクセスして良い環境）で34%しか正答できないQAデータセット。元ツイート: https://x.com/idavidrein/status/1727033002234909060?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0Ip ... #Tutorial#Pocket#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-11-21 Igniting Language Intelligence: The Hitchhikers Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents, Zhuosheng Zhang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、言語知能の分野で劇的な進歩を遂げており、複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。特に、chain-of-thought（CoT）推論技術を活用することで、中間ステップを形成し、解釈可能性や制御可能性を向上させることができます。この論文では、CoT技術の基本的なメカニズムやその効果について詳しく解説し、言語エージェントの開発における応用例を紹介しています。将来の研究の展望にも触れており、初心者から経験豊富な研究者まで幅広い読者に対応しています。関連論文のリポジトリも提供されています。 CommentCoTに関するチュートリアル論文 ... #Pretraining#Pocket#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-11-21 Implicit Chain of Thought Reasoning via Knowledge Distillation, Yuntian Deng+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルの内部の隠れ状態を使用して暗黙的な推論を行う手法を提案します。明示的なチェーン・オブ・ソートの推論ステップを生成する代わりに、教師モデルから抽出した暗黙的な推論ステップを使用します。実験により、この手法が以前は解決できなかったタスクを解決できることが示されました。 Commentこれは非常に興味深い話 ... #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-11-19 Contrastive Chain-of-Thought Prompting, Yew Ken Chia+, N_A, arXiv23 Summary言語モデルの推論を改善するために、対照的なchain of thoughtアプローチを提案する。このアプローチでは、有効な推論デモンストレーションと無効な推論デモンストレーションの両方を提供し、モデルが推論を進める際にミスを減らすようにガイドする。また、自動的な方法を導入して対照的なデモンストレーションを構築し、汎化性能を向上させる。実験結果から、対照的なchain of thoughtが一般的な改善手法として機能することが示された。 #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-17 Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models, Wenhao Yu+, N_A, arXiv23 Summary検索補完言語モデル（RALM）は、外部の知識源を活用して大規模言語モデルの性能を向上させるが、信頼性の問題や知識の不足による誤った回答がある。そこで、Chain-of-Noting（CoN）という新しいアプローチを導入し、RALMの頑健性を向上させることを目指す。CoNは、順次の読み取りノートを生成し、関連性を評価して最終的な回答を形成する。ChatGPTを使用してCoNをトレーニングし、実験結果はCoNを装備したRALMが標準的なRALMを大幅に上回ることを示している。特に、ノイズの多いドキュメントにおいてEMスコアで平均+7.9の改善を達成し、知識範囲外のリアルタイムの質問に対する拒否率で+10.5の改善を達成している。 Comment一番重要な情報がappendixに載っているCoNによって、ノイズがあった場合にゲインが大きい。 ... #Pocket#Finetuning (SFT)#FactualConsistency
Issue Date: 2023-11-15 Fine-tuning Language Models for Factuality, Katherine Tian+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模な言語モデル（LLMs）を使用して、より事実に基づいた生成を実現するためのファインチューニングを行います。具体的には、外部の知識ベースや信頼スコアとの一貫性を測定し、選好最適化アルゴリズムを使用してモデルを調整します。実験結果では、事実エラー率の削減が観察されました。 #Pocket#InstructionTuning#Evaluation
Issue Date: 2023-11-15 Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価するために、Instruction-Following Eval（IFEval）という評価ベンチマークが導入されました。IFEvalは、検証可能な指示に焦点を当てた直感的で再現性のある評価方法です。具体的には、25種類の検証可能な指示を特定し、それぞれの指示を含む約500のプロンプトを作成しました。この評価ベンチマークの結果は、GitHubで公開されています。 CommentLLMがinstructionにどれだけ従うかを評価するために、検証可能なプロンプト（400字以上で書きなさいなど）を考案し評価する枠組みを提案。人間が評価すると時間とお金がかかり、LLMを利用した自動評価だと評価を実施するLLMのバイアスがかかるのだ、それら両方のlimitationを克服できると ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-11-15 Fast Chain-of-Thought: A Glance of Future from Parallel Decoding Leads to Answers Faster, Hongxuan Zhang+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、FastCoTというフレームワークを提案します。FastCoTは、LLMを使用して並列デコーディングと自己回帰デコーディングを同時に行い、計算リソースを最大限に活用します。また、FastCoTは推論時間を約20%節約し、性能の低下がほとんどないことを実験で示しました。さらに、異なるサイズのコンテキストウィンドウに対しても頑健性を示すことができました。 Comment論文中の図を見たが、全くわからなかった・・・。ちゃんと読まないとわからなそうである。 ... #Pocket#SmallModel
Issue Date: 2023-11-14 Cappy: Outperforming and Boosting Large Multi-Task LMs with a Small Scorer, Bowen Tan+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）はマルチタスキングに優れた性能を示していますが、パラメータ数が多く計算リソースを必要とし、効率的ではありません。そこで、小規模なスコアラーであるCappyを導入し、独立して機能するかLLMsの補助として使用することでパフォーマンスを向上させました。Cappyはファインチューニングやパラメータへのアクセスを必要とせず、さまざまなタスクで高い性能を発揮します。実験結果では、Cappyは独立したタスクや複雑なタスクで大きなLLMsを上回り、他のLLMsとの連携も可能です。 Comment360MパラメータでさまざまなタスクでLLMに勝つっぽいのでおもしろそうだし実用性もありそう ... #Pocket#Dataset#Evaluation#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#Prompting#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-11-13 Prompt Engineering a Prompt Engineer, Qinyuan Ye+, N_A, arXiv23 Summaryプロンプトエンジニアリングは、LLMsのパフォーマンスを最適化するための重要なタスクであり、本研究ではメタプロンプトを構築して自動的なプロンプトエンジニアリングを行います。改善されたパフォーマンスにつながる推論テンプレートやコンテキストの明示などの要素を導入し、一般的な最適化概念をメタプロンプトに組み込みます。提案手法であるPE2は、さまざまなデータセットやタスクで強力なパフォーマンスを発揮し、以前の自動プロンプトエンジニアリング手法を上回ります。さらに、PE2は意味のあるプロンプト編集を行い、カウンターファクトの推論能力を示します。 #Survey#Pocket#Hallucination
Issue Date: 2023-11-10 A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions, Lei Huang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの出現はNLPにおける重要な進歩をもたらしているが、幻覚を生じることがあり、その信頼性に懸念がある。本調査では、LLMの幻覚に関する最近の進展について包括的に概説し、幻覚の要因や検出手法、軽減アプローチについて紹介する。また、現在の制約や将来の研究方向についても分析する。 CommentHallucinationを現象ごとに分類したSurveyとして #1048 もあるSurveyの内容。必要に応じて参照すべし。 ... #Pocket#Attention
Issue Date: 2023-11-10 Tell Your Model Where to Attend: Post-hoc Attention Steering for LLMs, Qingru Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryPASTAは、大規模言語モデル（LLMs）において、ユーザーが指定した強調マークのあるテキストを読むことを可能にする手法です。PASTAは、注意の一部を特定し、再重み付けを適用してモデルの注意をユーザーが指定した部分に向けます。実験では、PASTAがLLMの性能を大幅に向上させることが示されています。 Commentユーザがprompt中で強調したいした部分がより考慮されるようにattention weightを調整することで、より応答性能が向上しましたという話っぽい。かなり重要な技術だと思われる。後でしっかり読む。 ... #Analysis
Issue Date: 2023-11-08 Do LLMs exhibit human-like response biases? A case study in survey design, Lindia Tjuatja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して人間の代理としてタスクを実行する際に、LLMsが人間の応答バイアスをどの程度反映するかを調査する必要がある。この研究では、調査設計を使用して人間の応答バイアスを評価するデータセットとフレームワークを設計し、9つのモデルを評価した結果、一般的なLLMsが人間のような振る舞いを反映することに失敗していることが示された。これらの結果は、LLMsを人間の代わりに使用する際の潜在的な落とし穴を強調し、モデルの振る舞いの細かい特性の重要性を強調している。 CommentLLMはPromptにsensitiveだが、人間も質問の仕方によって応答が変わるから、sensitiveなのは一緒では？ということを調査した研究。Neubigさんのツイートだと、instruction tuningやRLHFをしていないBase LLMの方が、より人間と類似した回答をするのだそう。 ... #Analysis#Pocket#Transformer
Issue Date: 2023-11-06 Pretraining Data Mixtures Enable Narrow Model Selection Capabilities in Transformer Models, Steve Yadlowsky+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、トランスフォーマーモデルの文脈学習（ICL）能力を調査しました。トランスフォーマーモデルは、事前学習データの範囲内で異なるタスクを特定し、学習する能力を持っています。しかし、事前学習データの範囲外のタスクや関数に対しては一般化が劣化することが示されました。また、高容量のシーケンスモデルのICL能力は、事前学習データの範囲に密接に関連していることが強調されました。 CommentTransformerがpre-training時に利用された学習データ以外の分布に対しては汎化性能が落ちることを示したらしい。もしこれが正しいとすると、結局真に新しい分布というか関数というかタスクというか、をTransformerが創出する可能性は低いと言えるかもしれない。が、新しいものって大体は ... #Pocket#Evaluation#FactualConsistency#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-05 The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models, Dorian Quelle+, N_A, arXiv23 Summary自律型の事実チェックにおいて、大規模言語モデル（LLMs）を使用することが重要である。LLMsは真実と虚偽を見分ける役割を果たし、その出力を検証する能力がある。本研究では、LLMエージェントを使用して事実チェックを行い、推論を説明し、関連する情報源を引用する能力を評価した。結果は、文脈情報を備えたLLMsの能力の向上を示しているが、正確性には一貫性がないことに注意が必要である。今後の研究では、成功と失敗の要因をより深く理解する必要がある。 Commentgpt3とgpt4でFactCheckして傾向を分析しました、という研究。promptにstatementとgoogleで補完したcontextを含め、出力フォーマットを指定することでFactCheckする。promptingする際の言語や、statementの事実性の度合い（半分true, 全て斜 ... #QuestionAnswering#Prompting
Issue Date: 2023-10-30 Re-Reading Improves Reasoning in Language Models, Xiaohan Xu+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）において、推論は重要で困難な問題です。従来のアプローチでは、プロンプティング戦略を開発することに焦点が当てられてきましたが、双方向の相互作用や質問の重要性には注意が払われていませんでした。この問題に対処するため、質問の再読という新しいプロンプティング戦略を提案します。再読は、質問情報を再訪することで、LLMsの推論能力を向上させることができます。実験結果は、この手法の効果と汎用性を示しており、LLMsの領域でのその有用性を強調しています。 Comment問題文を2,3回promptで繰り返すだけで、数学のベンチマークとCommonsenseのベンチマークの性能が向上したという非常に簡単なPrompting。self-consistencyなどの他のPromptingとの併用も可能。なぜ性能が向上するかというと、1. LLMはAuporegresこの ... #FactualConsistency#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection, Akari Asai+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、事実に基づかない回答を生成することがあります。そこで、自己反省的な検索増強生成（Self-RAG）という新しいフレームワークを提案します。このフレームワークは、検索と自己反省を通じてLLMの品質と事実性を向上させます。実験結果は、Self-RAGが最先端のLLMsおよび検索増強モデルを大幅に上回ることを示しています。 CommentRAGをする際の言語モデルの回答の質とfactual consistencyを改善せるためのフレームワーク。reflection tokenと呼ばれる特殊トークンを導入し、言語モデルが生成の過程で必要に応じて情報をretrieveし、自身で生成内容を批評するように学習する。単語ごとに生成するのでは ... #Pretraining#Pocket#FoundationModel#Mathematics
Issue Date: 2023-10-29 Llemma: An Open Language Model For Mathematics, Zhangir Azerbayev+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、数学のための大規模な言語モデルであるLlemmaを提案します。Llemmaは、Proof-Pile-2と呼ばれるデータセットを用いて事前学習され、MATHベンチマークで他のモデルを上回る性能を示しました。さらに、Llemmaは追加のfine-tuningなしでツールの使用や形式的な定理証明が可能です。アーティファクトも公開されています。 CommentCodeLLaMAを200B tokenの数学テキスト（proof-pile-2データ;論文、数学を含むウェブテキスト、数学のコードが含まれるデータ）で継続的に事前学習することでfoundation modelを構築約半分のパラメータ数で数学に関する性能でGoogleのMinervaと同等の性元ツイ ... #Evaluation
Issue Date: 2023-10-29 Large Language Models are not Fair Evaluators, Peiyi Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、候補モデルの応答品質を評価する評価パラダイムにおける系統的なバイアスを明らかにします。さらに、バイアスを軽減するためのキャリブレーションフレームワークを提案し、実験によってその有効性を示します。また、コードとデータを公開して、今後の研究を支援します。 #Pretraining#Pocket#Finetuning (SFT)#DataGeneration
Issue Date: 2023-10-28 Zephyr: Direct Distillation of LM Alignment, Lewis Tunstall+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、小さな言語モデルを作成するために、教師モデルからの優先データを使用する手法を提案しています。この手法により、自然なプロンプトに対するモデルの応答が改善されます。提案手法を用いて学習されたZephyr-7Bモデルは、チャットベンチマークで最先端の性能を発揮し、人間の注釈を必要としません。詳細はGitHubで利用可能です。 Comment7BパラメータでLlaMa70Bと同等の性能を達成したZephyrの論文。dSFT:既存データからpromptをサンプリングし、user,assistantのmulti turnの対話をLLMでシミュレーションしてデータ生成しSFTAIF:既存データからpromstをサンプリングしBlog: htt ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-10-28 Human Feedback is not Gold Standard, Tom Hosking+, N_A, arXiv23 Summary人間のフィードバックは、大規模言語モデルの性能評価に使用されているが、その好みのスコアがどの特性を捉えているのかは明確ではない。この研究では、人間のフィードバックの使用を分析し、重要なエラー基準を適切に捉えているかどうかを検証した。結果として、好みのスコアは広範なカバレッジを持っているが、事実性などの重要な側面が過小評価されていることがわかった。また、好みのスコアとエラーアノテーションは交絡因子の影響を受ける可能性があり、出力の断定性が事実性エラーの知覚率を歪めることも示された。さらに、人間のフィードバックを訓練目標として使用することが、モデルの出力の断定性を過度に増加させることも示された。今後の研究では、好みのスコアが望ましい目標と一致しているかどうかを慎重に考慮する必要がある。 Comment参考: https://x.com/icoxfog417/status/1718151338520199180?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #ComputerVision#Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2023-10-26 Exploring OCR Capabilities of GPT-4V（ision） : A Quantitative and In-depth Evaluation, Yongxin Shi+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、GPT-4Vという大規模マルチモーダルモデルの光学文字認識（OCR）能力を評価します。さまざまなOCRタスクにおいてモデルのパフォーマンスを評価し、ラテン文字の認識と理解において優れた性能を示す一方、多言語や複雑なタスクには苦戦することがわかりました。これに基づいて、専門のOCRモデルの必要性やGPT-4Vを活用する戦略についても検討します。この研究は、将来のLMMを用いたOCRの研究に役立つものです。評価のパイプラインと結果は、GitHubで利用可能です。 CommentGPT4-VをさまざまなOCRタスク「手書き、数式、テーブル構造認識等を含む）で性能検証した研究。MLT19データセットを使った評価では、日本語の性能は非常に低く、英語とフランス語が性能高い。手書き文字認識では英語と中国語でのみ評価。 ... #Pocket#InstructionTuning#InstructionGeneration
Issue Date: 2023-10-26 Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models, Zhihan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の性能を向上させるための新しい手法であるAuto-Instructを提案しています。この手法では、LLMsが生成する指示の品質を自動的に向上させるために、多様な候補の指示を生成し、スコアリングモデルでランク付けします。実験結果では、Auto-Instructが人間による指示や既存のLLM生成指示を上回ることが示されています。また、他のLLMsでも顕著な汎化性能を示すことも確認されています。 Commentseed instructionとdemonstrationに基づいて、異なるスタイルのinstructionを自動生成し、自動生成したinstructionをとinferenceしたいexampleで条件づけてランキングし、良質なものを選択。選択したinstructionでinferenceを実施 ... #MachineLearning#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-10-26 NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルのファインチューニングを改善するために、ノイズを加えた埋め込みベクトルを使用する手法を提案します。この手法は、AlpacaEvalやEvol-Instructなどのデータセットで強力なベースラインを上回る性能を示しました。また、RLHFでトレーニングされたモデルにも適用可能です。 CommentAlpacaデータでの性能向上が著しい。かなり重要論文な予感。後で読む。HuggingFaceのTRLでサポートされている https://huggingface.co/docs/trl/sft_trainer ... #Pocket#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-10-26 In-Context Learning Creates Task Vectors, Roee Hendel+, N_A, EMNLP23 Summary大規模言語モデル（LLMs）におけるインコンテキスト学習（ICL）の基本的なメカニズムはまだ十分に理解されていない。本研究では、ICLによって学習される関数が非常に単純な構造を持つことを示し、ICLがトランスフォーマーLLMを使用して単一のタスクベクトルを生成し、それを使用して出力を生成するということを明らかにする。さまざまなモデルとタスクにわたる実験によって、この主張を支持している。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1717302086587875395?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QICLが実現可能なのは実はネットワーク内部で与えられたdemonstrationに対して勾配効果法を再現しているからです、という研究もあ ... #MachineLearning
Issue Date: 2023-10-26 Detecting Pretraining Data from Large Language Models, Weijia Shi+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を訓練するためのデータの検出問題を研究し、新しい検出方法であるMin-K% Probを提案します。Min-K% Probは、LLMの下で低い確率を持つアウトライアーワードを検出することに基づいています。実験の結果、Min-K% Probは従来の方法に比べて7.4%の改善を達成し、著作権のある書籍の検出や汚染された下流の例の検出など、実世界のシナリオにおいて効果的な解決策であることが示されました。 Comment実験結果を見るにAUCは0.73-0.76程度であり、まだあまり高くない印象。また、テキストのlengthはそれぞれ32,64,128,256程度。 ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-10-25 Branch-Solve-Merge Improves Large Language Model Evaluation and Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、多面的な言語生成および評価タスクにおいて、大規模言語モデルプログラム（BSM）を提案します。BSMは、ブランチ、ソルブ、マージの3つのモジュールから構成され、タスクを複数のサブタスクに分解し、独立して解決し、解決策を統合します。実験により、BSMが評価の正確性と一貫性を向上させ、パフォーマンスを向上させることが示されました。 #Pocket#Personalization
Issue Date: 2023-10-24 Personalized Soups: Personalized Large Language Model Alignment via Post-hoc Parameter Merging, Joel Jang+, N_A, arXiv23 SummaryReinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is not optimal for learning diverse individual perspectives, as it aligns general aggregated human preferences with large language models (LLMs). This study investigates the problem of Reinforcement Learning from Individual Human Feedback (RLPHF) and models the alignment with LLMs to multiple (sometimes conflicting) preferences as a Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) problem. It demonstrates that individual alignment can be achieved by decomposing preferences into multiple dimensions based on personalized declarations. The study shows that these dimensions can be efficiently trained independently and distributed, and effectively combined in post-processing through parameter merging. The code is available at https://github.com/joeljang/RLPHF. Commentどこまでのことが実現できるのかが気になる。 ... #MachineLearning#Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-10-24 Eliminating Reasoning via Inferring with Planning: A New Framework to Guide LLMs Non-linear Thinking, Yongqi Tong+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）に非線形の思考を促すために、新しいプロンプティング方法であるInferential Exclusion Prompting（IEP）を提案する。IEPは、計画を立てて可能な解を推論し、逆推論を行うことで広い視点を得ることができる。IEPは他の手法と比較して複雑な人間の思考プロセスをシミュレートできることを実証し、LLMsのパフォーマンス向上にも貢献することを示した。さらに、Mental-Ability Reasoning Benchmark（MARB）を導入し、LLMsの論理と言語推論能力を評価するための新しいベンチマークを提案した。IEPとMARBはLLMsの研究において有望な方向性であり、今後の進展が期待される。 Comment元論文は読んでいないのだが、CoTが線形的だという主張がよくわからない。CoTはAutoregressiveな言語モデルに対して、コンテキストを自己生成したテキストで利用者の意図した方向性にバイアスをかけて補完させ、利用者が意図した通りのアウトプットを最終的に得るためのテクニック、だと思っていて ... #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-10-13 Meta-CoT: Generalizable Chain-of-Thought Prompting in Mixed-task Scenarios with Large Language Models, Anni Zou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、推論のためのチェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプトを生成する方法を提案しています。従来のCoTの方法では、一般的なプロンプトや手作業デモンストレーションに依存していましたが、本研究では入力質問のタイプに基づいて自動的にプロンプトを生成するMeta-CoTを提案しています。Meta-CoTは、10のベンチマーク推論タスクで優れたパフォーマンスを示し、SVAMPでは最先端の結果を達成しました。また、分布外データセットでも安定性と汎用性が確認されました。 Comment色々出てきたがなんかもう色々組み合わせれば最強なんじゃね?って気がしてきた。 ... #Survey#FactualConsistency
Issue Date: 2023-10-13 Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity, Cunxiang Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模言語モデル（LLMs）の事実性の問題に取り組んでいます。LLMsの出力の信頼性と正確性は重要であり、事実に矛盾した情報を生成することがあるため、その問題を解決する方法を探求しています。具体的には、LLMsの事実的なエラーの影響や原因を分析し、事実性を評価する手法や改善策を提案しています。また、スタンドアロンのLLMsと外部データを利用する検索拡張型LLMsに焦点を当て、それぞれの課題と改善策について詳しく説明しています。この研究は、LLMsの事実的な信頼性を向上させるためのガイドとなることを目指しています。 Comment ... #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-10-12 Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models, Huaixiu Steven Zheng+, N_A, arXiv23 SummaryStep-Back Promptingは、大規模言語モデル（LLMs）を使用して推論の手順をガイドするシンプルなプロンプティング技術です。この技術により、LLMsは具体的な詳細から高レベルの概念や基本原則を抽象化し、正しい推論経路をたどる能力を向上させることができます。実験により、Step-Back PromptingはSTEM、Knowledge QA、Multi-Hop Reasoningなどのタスクにおいて大幅な性能向上が観察されました。具体的には、MMLU Physics and Chemistryで7%、11%、TimeQAで27%、MuSiQueで7%の性能向上が確認されました。 Commentまた新しいのが出た ... #Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-10 RECOMP: Improving Retrieval-Augmented LMs with Compression and Selective Augmentation, Fangyuan Xu+, N_A, arXiv23 Summaryドキュメントの要約を生成することで、言語モデルの性能を向上させる手法を提案する。抽出型の圧縮器と抽象型の圧縮器を使用し、LMsの入力に要約を追加して訓練する。実験結果では、圧縮率が6％まで達成され、市販の要約モデルを上回る性能を示した。また、訓練された圧縮器は他のLMsにも転移可能であることが示された。 CommentRetrieval Augmentationをする際に、元文書群を要約して圧縮することで、性能低下を抑えながら最大6%程度まで元文書群を圧縮できた、とのこと。元ツイート: https://x.com/omarsar0/status/1711384213092479130?s=46&t=Y6UuIHB ... #Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-09 Retrieval meets Long Context Large Language Models, Peng Xu+, N_A, arXiv23 Summary最先端の事前学習済みLLMsを使用して、リトリーバル拡張と長いコンテキストウィンドウの組み合わせについて研究しました。結果として、リトリーバル拡張LLMsは、ファインチューニングLLMsと比較しても高いパフォーマンスを示し、計算量も少ないことがわかりました。さらに、リトリーバルはLLMsのパフォーマンスを向上させることができることが示されました。リトリーバル拡張LLMsは、質問応答や要約などのタスクにおいて、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、生成速度も速いです。この研究は、実践者にとってリトリーバル拡張と長いコンテキストウィンドウのLLMsの選択に関する洞察を提供します。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1711502993508671670?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q検索補強（Retrieval Augmentation）とは、言語モデルの知識を補完するために、関連する文書を外部の文書集合からとってき ... #Pocket#Dataset#Alignment#Conversation
Issue Date: 2023-10-09 RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models, Zekun Moore Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して役割演技の能力を向上させるためのフレームワークであるRoleLLMを提案しています。RoleLLMは、役割プロファイルの構築、コンテキストベースの指示生成、役割プロンプトによる話し方の模倣、オープンソースモデルの微調整と役割のカスタマイズの4つのステージで構成されています。さらに、RoleBenchと呼ばれる役割演技のためのベンチマークデータセットを作成し、RoleLLaMAとRoleGLMというモデルを開発しました。これにより、役割演技の能力が大幅に向上し、GPT-4と同等の結果を達成しました。 Comment# Overview # RoleBench ... #ComputerVision#Pocket#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-10-09 Improved Baselines with Visual Instruction Tuning, Haotian Liu+, N_A, arXiv23 SummaryLLaVAは、ビジョンと言語のクロスモーダルコネクタであり、データ効率が高く強力な性能を持つことが示されています。CLIP-ViT-L-336pxを使用し、学術タスク指向のVQAデータを追加することで、11のベンチマークで最先端のベースラインを確立しました。13Bのチェックポイントはわずか120万の公開データを使用し、1日で完全なトレーニングを終えます。コードとモデルは公開されます。 Comment画像分析が可能なオープンソースLLMとのこと。# Overview 画像生成をできるわけではなく、inputとして画像を扱えるのみ。 ... #MachineLearning#Pocket#Dataset#LLMAgent#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#LongSequence
Issue Date: 2023-10-09 Effective Long-Context Scaling of Foundation Models, Wenhan Xiong+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、長いコンテキストをサポートする一連のLLMsを提案します。これらのモデルは、長いテキストを含むデータセットでトレーニングされ、言語モデリングや他のタスクで評価されます。提案手法は、通常のタスクと長いコンテキストのタスクの両方で改善をもたらします。また、70Bバリアントはgpt-3.5-turbo-16kを上回るパフォーマンスを実現します。さらに、私たちはLlamaの位置エンコーディングや事前学習プロセスの設計選択の影響についても分析しました。結果から、長いコンテキストの継続的な事前学習が効果的であることが示されました。 Comment以下elvis氏のツイートの意訳Metaが32kのcontext windowをサポートする70BのLLaMa2のvariant提案し、gpt-3.5-turboをlong contextが必要なタスクでoutperform。short contextのLLaMa2を継続的に訓練して実現。これ位置エ ... #Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-10-07 Large Language Models as Analogical Reasoners, Michihiro Yasunaga+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドするための新しいプロンプティング手法であるアナロジカルプロンプティングを提案しています。この手法は、関連する過去の経験を引用して新しい問題に取り組む認知プロセスに倣い、問題を解決する前に文脈内で関連する例示や知識を自己生成させるように言語モデルに促します。この手法は、例示のラベリングや検索の必要性を排除し、一般性と適応性を提供します。実験結果は、この手法がさまざまな推論タスクで他の手法を上回ることを示しています。 Comment以下、著者ツイートのざっくり翻訳: https://x.com/michiyasunaga/status/1709582150025240854?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q人間は新しい問題に取り組む時、過去に解いた類義の問題を振り返り、その経験を活用する。これをLLL ... #Pocket#Dataset#InstructionTuning#NumericReasoning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ... #Survey#Pocket#Hallucination
Issue Date: 2023-09-30 A Survey of Hallucination in Large Foundation Models, Vipula Rawte+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模ファウンデーションモデル（LFMs）におけるホールシネーションの問題に焦点を当て、その現象を分類し、評価基準を確立するとともに、既存の戦略を検討し、今後の研究の方向性についても議論しています。 CommentHallucinationを現象ごとに分類し、Hallucinationの程度の評価をする指標や、Hallucinationを軽減するための既存手法についてまとめられているらしい。 ... #General#Pocket#Alignment
Issue Date: 2023-09-30 RAIN: Your Language Models Can Align Themselves without Finetuning, Yuhui Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、追加のデータなしで凍結された大規模言語モデル（LLMs）を整列させる方法を探求しました。自己評価と巻き戻しメカニズムを統合することで、LLMsは自己ブースティングを通じて人間の好みと一致する応答を生成することができることを発見しました。RAINという新しい推論手法を導入し、追加のデータやパラメータの更新を必要とせずにAIの安全性を確保します。実験結果は、RAINの効果を示しており、LLaMA 30Bデータセットでは無害率を向上させ、Vicuna 33Bデータセットでは攻撃成功率を減少させることができました。 Commentトークンのsetで構成されるtree上を探索し、出力が無害とself-evaluationされるまで、巻き戻しと前方生成を繰り返し、有害なトークンsetの重みを動的に減らすことでalignmentを実現する。モデルの追加のfinetuning等は不要。self-evaluationでは下記のようなp ... #Pocket#Dataset#StructuredData
Issue Date: 2023-09-30 Struc-Bench: Are Large Language Models Really Good at Generating Complex Structured Data?, Xiangru Tang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価し、構造に注意したファインチューニング手法を提案します。さらに、Struc-Benchというデータセットを使用して、複雑な構造化データ生成のパフォーマンスを評価します。実験の結果、提案手法は他の評価されたLLMsよりも優れた性能を示しました。また、モデルの能力マップを提示し、LLMsの弱点と将来の研究の方向性を示唆しています。詳細はhttps://github.com/gersteinlab/Struc-Benchを参照してください。 CommentFormatに関する情報を含むデータでInstruction TuningすることでFormatCoT（フォーマットに関する情報のCoT）を実現している模様。ざっくりしか論文を読んでいないが詳細な情報があまり書かれていない印象で、ちょっとなんともいえない。 ... #QuestionAnswering#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-09-30 Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models, Shehzaad Dhuliawala+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルが根拠のない情報を生成する問題に取り組んでいます。Chain-of-Verification（CoVe）メソッドを開発し、モデルが回答を作成し、検証し、最終的な回答を生成するプロセスを経ることで、幻想を減少させることができることを実験で示しました。 Comment# 概要 ユーザの質問から、Verificationのための質問をplanningし、質問に対して独立に回答を得たうえでオリジナルの質問に対するaggreementを確認し、最終的に生成を実施するPrompting手法 # 評価 ## dataset Wikidata ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2023-09-17 From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting, Griffin Adams+, N_A, arXiv23 Summary要約は詳細でエンティティ中心的でありながら、理解しやすくすることが困難です。この課題を解決するために、私たちは「密度の連鎖」（CoD）プロンプトを使用して、GPT-4の要約を生成します。CoDによって生成された要約は抽象的であり、リードバイアスが少なく、人間に好まれます。また、情報量と読みやすさのトレードオフが存在することも示されました。CoD要約は無料で利用できます。 Comment論文中のprompt例。InformativeなEntityのCoverageを増やすようにイテレーションを回し、各Entityに関する情報（前ステップで不足している情報は補足しながら）を具体的に記述するように要約を生成する。人間が好むEntityのDensityにはある程度の閾値がある模様（でもこ ... #Pocket#Hallucination#FactualConsistency
Issue Date: 2023-09-13 DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models, Yung-Sung Chuang+, N_A, arXiv23 Summary我々は、事前学習済みの大規模言語モデル（LLMs）における幻覚を軽減するためのシンプルなデコーディング戦略を提案する。このアプローチは、ロジットの差異を対比することで次のトークンの分布を得るもので、事実知識をより明確に示し、誤った事実の生成を減らすことができる。このアプローチは、複数の選択課題やオープンエンドの生成課題において真実性を向上させることができることが示されている。 Comment【以下、WIP状態の論文を読んでいるため今後内容が変化する可能性あり】 # 概要 Transformer Layerにおいて、factual informationが特定のレイヤーに局所化するという現象を観測しており、それを活用しよりFactual Consistencyのある生成をします、とい ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2023-09-13 Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report, Yuanzhi Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、小さなTransformerベースの言語モデルであるTinyStoriesと、大規模な言語モデルであるphi-1の能力について調査しました。また、phi-1を使用して教科書の品質のデータを生成し、学習プロセスを改善する方法を提案しました。さらに、phi-1.5という新しいモデルを作成し、自然言語のタスクにおいて性能が向上し、複雑な推論タスクにおいて他のモデルを上回ることを示しました。phi-1.5は、良い特性と悪い特性を持っており、オープンソース化されています。 Comment#766 に続く論文 ... #Pocket#Alignment#Finetuning (SFT)#Synchrophancy
Issue Date: 2023-09-10 Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models, Jerry Wei+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、機械学習モデルのおべっか行動を減らすための方法を提案しています。まず、言語モデルにおけるおべっか行動の普及度を調査し、その行動を減らすための合成データ介入を提案しています。具体的には、ユーザーの意見に対してモデルが頑健であることを促す合成データを使用し、モデルのファインチューニングを行います。これにより、おべっか行動を大幅に減らすことができます。提案手法の詳細は、https://github.com/google/sycophancy-intervention で確認できます。 CommentLLMはユーザの好む回答をするように事前学習されるため、prompt中にユーザの意見が含まれていると、ユーザの意見に引っ張られ仮に不正解でもユーザの好む回答をしてしまう問題があることを示した。また、その対策として人工的にユーザの意見と、claimを独立させるように学習するためのデータセットを生成しF ... #MachineLearning#Pocket#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-09-09 Large Language Models as Optimizers, Chengrun Yang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、最適化タスクを自然言語で記述し、大規模言語モデル（LLMs）を使用して最適化を行う手法「Optimization by PROmpting（OPRO）」を提案しています。この手法では、LLMが以前の解とその値を含むプロンプトから新しい解を生成し、評価して次の最適化ステップのためのプロンプトに追加します。実験結果では、OPROによって最適化された最良のプロンプトが、人間が設計したプロンプトよりも優れていることが示されました。 Comment`Take a deep breath and work on this problem step-by-step. `論文 # 概要 LLMを利用して最適化問題を解くためのフレームワークを提案したという話。論文中では、linear regressionや巡回セールスマン問題に適用している。 ... #MachineLearning#Pocket#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-09-05 Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers, Yongchao Zhou+, ICLR23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語の指示に基づいて一般的な用途のコンピュータとして優れた能力を持っています。しかし、モデルのパフォーマンスは、使用されるプロンプトの品質に大きく依存します。この研究では、自動プロンプトエンジニア（APE）を提案し、LLMによって生成された指示候補のプールから最適な指示を選択するために最適化します。実験結果は、APEが従来のLLMベースラインを上回り、19/24のタスクで人間の生成した指示と同等または優れたパフォーマンスを示しています。APEエンジニアリングされたプロンプトは、モデルの性能を向上させるだけでなく、フューショット学習のパフォーマンスも向上させることができます。詳細は、https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineerをご覧ください。 Commentプロジェクトサイト: https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineer ... #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-09-04 Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language Models, Bilgehan Sel+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の推論能力を向上させるために、新しい戦略「Algorithm of Thoughts」を提案している。この戦略では、LLMsをアルゴリズム的な推論経路に導き、わずか1つまたは数個のクエリでアイデアの探索を拡大する。この手法は、以前の単一クエリ手法を上回り、マルチクエリ戦略と同等の性能を発揮する。また、LLMを指導するアルゴリズムを使用することで、アルゴリズム自体を上回るパフォーマンスが得られる可能性があり、LLMが最適化された検索に自己の直感を織り込む能力を持っていることを示唆している。 #Survey#Pocket#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-01 A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents, Lei Wang+, N_A, arXiv23 Summary自律エージェントの研究は、以前は限られた知識を持つエージェントに焦点を当てていましたが、最近では大規模言語モデル（LLMs）を活用した研究が増えています。本論文では、LLMに基づく自律エージェントの研究を包括的に調査し、統一されたフレームワークを提案します。さらに、LLMに基づくAIエージェントの応用や評価戦略についてもまとめています。将来の方向性や課題についても議論し、関連する参考文献のリポジトリも提供しています。 Comment良いサーベイ ... #MachineLearning#Transformer#DataAugmentation#Finetuning (SFT)#DataGeneration
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ... #Pocket#Bias
Issue Date: 2023-08-28 Large Language Models Sensitivity to The Order of Options in Multiple-Choice Questions, Pouya Pezeshkpour+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の頑健性に焦点を当てています。LLMsは多肢選択問題において順序に敏感であり、オプションの配置によって性能に大きな差が生じることを示しました。さらに、オプションの配置に対するバイアスを増幅または軽減する方法を特定し、LLMsの予測を改善するアプローチを提案しました。実験により、最大8パーセントポイントの改善が実現されました。 Commentこれはそうだろうなと思っていたけど、ここまで性能に差が出るとは思わなかった。これがもしLLMのバイアスによるもの（2番目の選択肢に正解が多い）の場合、ランダムにソートしたり、平均取ったりしても、そもそもの正解に常にバイアスがかかっているので、結局バイアスがかかった結果しか出ないのでは、と思ってしまう ... #Pocket#Dataset#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-08-22 Large Language Model Guided Tree-of-Thought, Jieyi Long, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、Tree-of-Thought（ToT）フレームワークを紹介し、自己回帰型の大規模言語モデル（LLM）の問題解決能力を向上させる新しいアプローチを提案しています。ToTは、人間の思考方法に触発された技術であり、複雑な推論タスクを解決するためにツリー状の思考プロセスを使用します。提案手法は、LLMにプロンプターエージェント、チェッカーモジュール、メモリモジュール、およびToTコントローラーなどの追加モジュールを組み込むことで実現されます。実験結果は、ToTフレームワークがSudokuパズルの解決成功率を大幅に向上させることを示しています。 #Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-08-22 Decomposition Enhances Reasoning via Self-Evaluation Guided Decoding, Yuxi Xie+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、推論の品質と多様性を向上させるための効果的なプロンプティングアプローチを提案しました。自己評価によるガイド付き確率的ビームサーチを使用して、GSM8K、AQuA、およびStrategyQAのベンチマークで高い精度を達成しました。また、論理の失敗を特定し、一貫性と堅牢性を向上させることもできました。詳細なコードはGitHubで公開されています。 Comment ... #Pocket#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-08-22 Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models, Maciej Besta+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、Graph of Thoughts（GoT）というフレームワークを紹介しました。これは、大規模言語モデル（LLMs）のプロンプティング能力を進化させるもので、任意のグラフとしてモデル化できることが特徴です。GoTは、思考の組み合わせやネットワーク全体の本質の抽出、思考の強化などを可能にします。さまざまなタスクで最先端の手法に比べて利点を提供し、LLMの推論を人間の思考に近づけることができます。 CommentChain of Thought #551 => Self-consistency #558 => Thought Decomposition #1013 => Tree of Thoughts #684 Tree of Thought #1015 => Graph of Thoug ... #Pocket
Issue Date: 2023-08-22 Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness, Patrick Butlin+, N_A, arXiv23 SummaryAIの意識についての厳密なアプローチを提案し、既存のAIシステムを神経科学的な意識理論に基づいて評価する。意識の指標的特性を導き出し、最近のAIシステムを評価することで、現在のAIシステムは意識的ではないが、意識的なAIシステムを構築するための障壁は存在しないことを示唆する。 #Pocket#Dataset#InstructionTuning
Issue Date: 2023-08-21 Self-Alignment with Instruction Backtranslation, Xian Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質な指示に従う言語モデルを構築するためのスケーラブルな手法を提案します。この手法では、少量のシードデータとウェブコーパスを使用して言語モデルをファインチューニングし、指示のプロンプトを生成してトレーニング例を構築します。そして、高品質な例を選択してモデルを強化します。この手法を使用すると、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、自己整列の効果を実証できます。 Comment人間が書いたテキストを対応するinstructionに自動的にラベル付けする手法を提案。これにより高品質なinstruction following LLMの構築が可能手法概要結果的に得られるデータは、訓練において非常にインパクトがあり高品質なものとなる。実際に、他の同サイズのinstruct tu ... #Pocket#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2023-08-18 Teach LLMs to Personalize -- An Approach inspired by Writing Education, Cheng Li+, N_A, arXiv23 Summary個別化されたテキスト生成において、大規模言語モデル（LLMs）を使用した一般的なアプローチを提案する。教育の執筆をベースに、多段階かつマルチタスクのフレームワークを開発し、検索、ランキング、要約、統合、生成のステージで構成される個別化されたテキスト生成へのアプローチを採用する。さらに、マルチタスク設定を導入してモデルの生成能力を向上させる。3つの公開データセットでの評価結果は、他のベースラインに比べて大幅な改善を示している。 Comment研究の目的としては、ユーザが現在執筆しているdocumentのwriting支援 ... #Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-08-12 Metacognitive Prompting Improves Understanding in Large Language Models, Yuqing Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、LLMsにメタ認知プロンプト（MP）を導入し、人間の内省的な推論プロセスを模倣することで、理解能力を向上させることを目指しています。実験結果は、MPを備えたPaLMが他のモデルに比べて優れたパフォーマンスを示しており、MPが既存のプロンプト手法を上回ることを示しています。この研究は、LLMsの理解能力向上の可能性を示し、人間の内省的な推論を模倣することの利点を強調しています。 CommentCoTより一貫して性能が高いので次のデファクトになる可能性あり ... #MachineLearning#Attention
Issue Date: 2023-08-08 The Hydra Effect: Emergent Self-repair in Language Model Computations, Thomas McGrath+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルの内部構造を調査し、言語モデルの計算における特定の効果を示しました。具体的には、1つの層の削除が他の層によって補完される「Hydra効果」と、遅いMLP層が最大尤度トークンを制御する役割を持つことを示しました。また、ドロップアウトを使用しない言語モデルでも同様の効果が見られることを示しました。これらの効果を事実の回想の文脈で分析し、言語モデルの回路レベルの属性付与について考察しました。 CommentLLMからattention layerを一つ取り除くと、後続の層が取り除かれたlayerの機能を引き継ぐような働きをすることがわかった。これはLLMの自己修復機能のようなものであり、HydraEffectと命名された。 ...
Issue Date: 2023-08-08 MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework, Sirui Hong+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用したマルチエージェントの自動タスク解決における進歩について調査しました。既存の研究では単純なタスクに焦点を当てており、複雑なタスクにおける探索や調査が不足していることがわかりました。そこで、MetaGPTという革新的なフレームワークを提案しました。MetaGPTは、人間のワークフローをLLMに組み込むことで、マルチエージェントの協力を効果的に支援します。実験結果から、MetaGPTが既存のシステムに比べてより高い結束性を持つ解決策を生成することが示されました。これは、マルチエージェントに人間のドメイン知識を組み込むことの潜在能力を示し、新しいアプローチの可能性を開拓するものです。 Comment要はBabyTalk, AutoGPTの進化系で、人間のワークフローを模倣するようにデザインしたら良くなりました、という話と思われるソフトウェアエンジニア、アーキテクト、プロダクトオーナー、プロジェクトマネージャーなどのロールを明示的に与えて、ゴールを目指す。もはやLLM内部でソフトウェア企業を ... #Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2023-08-08 Skeleton-of-Thought: Large Language Models Can Do Parallel Decoding, Xuefei Ning+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模言語モデル（LLMs）の生成遅延を減らすために、思考の骨組み（SoT）という手法を提案しています。SoTは、回答の骨組みをまず生成し、その後に内容を並列で処理することで高速化を実現します。また、回答品質の向上も期待されます。SoTはデータ中心の最適化の初めの試みであり、LLMsの人間らしい思考を可能にする可能性があります。 Comment最初に回答の枠組みだけ生成して、それぞれの内容を並列で出力させることでデコーディングを高速化しましょう、という話。 ... #Tools#Pocket
Issue Date: 2023-08-08 ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs, Yujia Qin+, N_A, arXiv23 Summaryオープンソースの大規模言語モデル（LLMs）を使用して、外部ツール（API）の高度なタスクの実行を容易にするためのToolLLMというフレームワークを紹介します。ToolBenchというデータセットを使用して、ツールの使用方法を調整し、DFSDTという決定木を使用して効率的な検索を行います。ToolEvalという自動評価ツールを使用して、ToolLLaMAが高いパフォーマンスを発揮することを示します。さらに、ニューラルAPIリトリーバーを使用して、適切なAPIを推奨します。 Comment16000のreal worldのAPIとインタラクションし、データの準備、訓練、評価などを一貫してできるようにしたフレームワーク。LLaMAを使った場合、ツール利用に関してturbo-16kと同等の性能に達したと主張。 ... #MachineLearning#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-08-08 LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition, Chengsong Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を新しいタスクに適応させるための低ランク適応（LoRA）を検討し、LoraHubというフレームワークを提案します。LoraHubを使用すると、少数の例から複数のLoRAモジュールを組み合わせて柔軟に適応性のあるパフォーマンスを実現できます。また、追加のモデルパラメータや勾配は必要ありません。実験結果から、LoraHubが少数の例でのインコンテキスト学習のパフォーマンスを効果的に模倣できることが示されています。さらに、LoRAコミュニティの育成と共有リソースの提供にも貢献しています。 Comment学習されたLoRAのパラメータをモジュールとして捉え、新たなタスクのinputが与えられた時に、LoRA Hub上の適切なモジュールをLLMに組み合わせることで、ICL無しで汎化を実現するというアイデア。few shotのexampleを人間が設計する必要なく、同等の性能を達成。複数のLoRAモジュ ... #Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-08-07 Do Multilingual Language Models Think Better in English?, Julen Etxaniz+, N_A, arXiv23 Summaryself-translateは、マルチリンガル言語モデルの少数ショット翻訳能力を活用する新しいアプローチであり、外部の翻訳システムの必要性を克服する。実験結果は、self-translateが直接推論を上回る性能を示し、非英語の言語でプロンプトされた場合にも有効であることを示している。コードはhttps://github.com/juletx/self-translateで利用可能。 Comment参考: https://twitter.com/imai_eruel/status/1687735268311511040?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2023-07-26 FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance, Lingjiao Chen+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の使用には高いコストがかかるため、LLMsの推論コストを削減するための3つの戦略（プロンプトの適応、LLMの近似、LLMのカスケード）を提案する。FrugalGPTという具体的な手法を紹介し、最大98％のコスト削減と4％の精度向上を実現することを示す。これにより、LLMsの持続可能な使用が可能となる。 Comment限られた予算の中で、いかに複数のLLM APIを使い、安いコストで高い性能を達成するかを追求した研究。LLM Cascadeなどはこの枠組みでなくても色々と使い道がありそう。Question Concatenationは実質Batch Prompting。 ... #Pocket#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-26 Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena, Lianmin Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）を判定者として使用して、オープンエンドの質問に対する性能を評価する方法を提案する。LLMの制限や問題を軽減するための解決策を提案し、2つのベンチマークでLLMの判定者と人間の好みの一致を検証する。結果は、強力なLLM判定者が人間の好みとよく一致し、スケーラブルで説明可能な方法で人間の好みを近似できることを示した。さらに、新しいベンチマークと従来のベンチマークの相補性を示し、いくつかのバリアントを評価する。 CommentMT-Bench（MTBench）スコアとは、multi-turnのQAを出題し、その回答の質をGPT-4でスコアリングしたスコアのこと。 GPT-4の判断とhuman expertの判断とのagreementも検証しており、agreementは80%以上を達成している。 ... #Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-22 Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee, ACL23 Summary本研究では、人間の評価が機械学習モデルのテキスト品質評価に不可欠であるが再現性が難しいという問題を解決するために、大規模言語モデル（LLMs）を使用した評価方法を提案している。具体的には、LLMsに同じ指示と評価対象のサンプルを与え、それに対する応答を生成させることで、LLM評価を行っている。実験結果から、LLM評価の結果は人間の評価と一致しており、異なるフォーマットやサンプリングアルゴリズムでも安定していることが示されている。LLMsを使用したテキスト品質評価の可能性が初めて示されており、その制限や倫理的な考慮事項についても議論されている。 #Metrics#QuestionAnswering#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ... #FoundationModel#OpenWeightLLM
Issue Date: 2023-07-22 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models, Hugo Touvron+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模な言語モデルであるLlama 2を開発し、微調整しています。Llama 2-Chatは対話に特化しており、オープンソースのチャットモデルを上回る性能を示しています。安全性の改善にも取り組んでおり、責任ある開発に貢献することを目指しています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1681436336451125257?s=46&t=LJIgfuO352oK3zU2FKFpNALlama, およびLlama2では、一般的なTransformer Decoderとは異なり、linear layerの” ... #Tutorial#Survey
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #ComputerVision#Pocket#LLMAgent
Issue Date: 2023-07-22 Towards A Unified Agent with Foundation Models, Norman Di Palo+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルとビジョン言語モデルを強化学習エージェントに組み込み、効率的な探索や経験データの再利用などの課題に取り組む方法を調査しました。スパースな報酬のロボット操作環境でのテストにおいて、ベースラインに比べて大幅な性能向上を実証し、学習済みのスキルを新しいタスクの解決や人間の専門家のビデオの模倣に活用する方法を示しました。 Comment ... #Pocket#Annotation
Issue Date: 2023-07-22 LLMs as Workers in Human-Computational Algorithms? Replicating Crowdsourcing Pipelines with LLMs, Tongshuang Wu+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、クラウドソーシングタスクにおいて人間のような振る舞いを再現できる可能性がある。しかし、現在の取り組みは単純なタスクに焦点を当てており、より複雑なパイプラインを再現できるかどうかは不明である。LLMsの成功は、リクエスターの理解力やサブタスクのスキルに影響を受ける。人間とLLMsのトレーニングの組み合わせにより、クラウドソーシングパイプラインの再現が可能であり、LLMsは一部のタスクを完了させながら、他のタスクを人間に任せることができる。 #Pocket#InstructionTuning#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 Instruction-following Evaluation through Verbalizer Manipulation, Shiyang Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、指示に従う能力を正確に評価するための新しい評価プロトコル「verbalizer manipulation」を提案しています。このプロトコルでは、モデルに異なる程度で一致する言葉を使用してタスクラベルを表現させ、モデルの事前知識に依存する能力を検証します。さまざまなモデルを9つのデータセットで評価し、異なるverbalizerのパフォーマンスによって指示に従う能力が明確に区別されることを示しました。最も困難なverbalizerに対しても、最も強力なモデルでもランダムな推測よりも優れたパフォーマンスを発揮するのは困難であり、指示に従う能力を向上させるために継続的な進歩が必要であることを強調しています。 #ComputerVision#Pocket#SpokenLanguageProcessing#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-22 Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning, Yiyuan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、マルチモーダル学習のためのMeta-Transformerというフレームワークを提案しています。このフレームワークは、異なるモダリティの情報を処理し関連付けるための統一されたネットワークを構築することを目指しています。Meta-Transformerは、対応のないデータを使用して12のモダリティ間で統一された学習を行うことができ、テキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの基本的なパーセプションから、X線、赤外線、高分光、IMUなどの実用的なアプリケーション、グラフ、表形式、時系列などのデータマイニングまで、幅広いタスクを処理することができます。Meta-Transformerは、トランスフォーマーを用いた統一されたマルチモーダルインテリジェンスの開発に向けた有望な未来を示しています。 Comment12種類のモダリティに対して学習できるTransformerを提案Dataをsequenceにtokenizeし、unifiedにfeatureをencodingし、それぞれのdownstreamタスクで学習 ... #Pocket#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #Pocket#Dataset
Issue Date: 2023-07-22 SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models, Xiaoxuan Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の進歩により、数学のベンチマークでの性能向上が示されているが、これらのベンチマークは限定的な範囲の問題に限定されていることが指摘される。そこで、複雑な科学的問題解決に必要な推論能力を検証するための包括的なベンチマークスイートSciBenchを提案する。SciBenchには、大学レベルの科学的問題を含むオープンセットと、学部レベルの試験問題を含むクローズドセットの2つのデータセットが含まれている。さらに、2つの代表的なLLMを用いた詳細なベンチマーク研究を行い、現在のLLMのパフォーマンスが不十分であることを示した。また、ユーザースタディを通じて、LLMが犯すエラーを10の問題解決能力に分類し、特定のプロンプティング戦略が他の戦略よりも優れているわけではないことを明らかにした。SciBenchは、LLMの推論能力の向上を促進し、科学研究と発見に貢献することを目指している。 #Pocket#Dataset#Programming
Issue Date: 2023-07-18 Socratic Questioning of Novice Debuggers: A Benchmark Dataset and Preliminary Evaluations, ACL-BEA23 Summary本研究では、初心者プログラマがバグのある計算問題を解決する際に、ソクラテス的な対話を行うデータセットを紹介し、GPTベースの言語モデルのデバッグ能力を評価しました。GPT-4はGPT-3.5よりも優れたパフォーマンスを示しましたが、まだ人間の専門家には及ばず、さらなる研究が必要です。 #Chain-of-Thought#Distillation
Issue Date: 2023-07-18 Teaching Small Language Models to Reason, ACL23 Summary本研究では、大規模な言語モデルの推論能力を小さなモデルに転送するための知識蒸留を探求しました。具体的には、大きな教師モデルによって生成された出力を用いて学生モデルを微調整し、算術、常識、象徴的な推論のタスクでのパフォーマンスを向上させることを示しました。例えば、T5 XXLの正解率は、PaLM 540BとGPT-3 175Bで生成された出力を微調整することで、それぞれ8.11％から21.99％および18.42％に向上しました。 #Survey#Prompting#Reasoning
Issue Date: 2023-07-18 Reasoning with Language Model Prompting: A Survey, ACL23 Summary本論文では、推論に関する最新の研究について包括的な調査を行い、初心者を支援するためのリソースを提供します。また、推論能力の要因や将来の研究方向についても議論します。リソースは定期的に更新されています。 #Ensemble
Issue Date: 2023-07-15 Multi-CLS BERT: An Efficient Alternative to Traditional Ensembling, ACL23 Summary本研究では、BERTモデルのアンサンブル手法であるMulti-CLS BERTを提案します。Multi-CLS BERTは、複数のCLSトークンを使用して多様性を促進し、単一のモデルを微調整するだけでアンサンブル効果を得ることができます。実験結果では、Multi-CLS BERTがGLUEとSuperGLUEのタスクで全体的な精度と信頼度の推定を向上させることが示されました。また、通常のBERTアンサンブルとほぼ同等の性能を持ちながら、計算量とメモリ使用量が約4倍少なくなっていることも示されました。 #Mathematics
Issue Date: 2023-07-15 Solving Math Word Problems via Cooperative Reasoning induced Language Models, ACL23 Summary大規模な事前学習言語モデル（PLM）を使用して、数学の文章問題（MWPs）を解決するためのCooperative Reasoning（CoRe）アーキテクチャを開発しました。CoReでは、生成器と検証器の二つの推論システムが相互作用し、推論パスを生成し評価を監督します。CoReは、数学的推論データセットで最先端の手法に比べて最大9.6％の改善を達成しました。 #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#TabularData#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in Pre-trained Vision and Language Models, ACL23 Summary本研究では、Vision＆Language（V＆L）モデルにおけるエンティティの知識の保持方法を検証するために、テーブルと画像の生成タスクを提案します。このタスクでは、エンティティと関連する画像の知識を含むテーブルを生成する第一の部分と、キャプションとエンティティの関連知識を含むテーブルから画像を生成する第二の部分があります。提案されたタスクを実行するために、Wikipediaの約20万のinfoboxからWikiTIGデータセットを作成しました。最先端のV＆LモデルOFAを使用して、提案されたタスクのパフォーマンスを評価しました。実験結果は、OFAが一部のエンティティ知識を忘れることを示しています。 #Analysis#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-15 Do Models Really Learn to Follow Instructions? An Empirical Study of Instruction Tuning, ACL23 Summary最近のinstruction tuning（IT）の研究では、追加のコンテキストを提供してモデルをファインチューニングすることで、ゼロショットの汎化性能を持つ素晴らしいパフォーマンスが実現されている。しかし、IT中にモデルがどのように指示を利用しているかはまだ研究されていない。本研究では、モデルのトレーニングを変更された指示と元の指示との比較によって、モデルがIT中に指示をどのように利用するかを分析する。実験の結果、トレーニングされたモデルは元の指示と同等のパフォーマンスを達成し、ITと同様のパフォーマンスを達成することが示された。この研究は、より信頼性の高いIT手法と評価の緊急性を強調している。 #MachineLearning#Finetuning (SFT)#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #InformationRetrieval#KnowledgeGraph#FactualConsistency#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-14 Direct Fact Retrieval from Knowledge Graphs without Entity Linking, ACL23 Summary従来の知識取得メカニズムの制限を克服するために、我々はシンプルな知識取得フレームワークであるDiFaRを提案する。このフレームワークは、入力テキストに基づいて直接KGから事実を取得するものであり、言語モデルとリランカーを使用して事実のランクを改善する。DiFaRは複数の事実取得タスクでベースラインよりも優れた性能を示した。 #General#In-ContextLearning#Composition
Issue Date: 2023-07-13 How Do In-Context Examples Affect Compositional Generalization?, ACL23 Summary本研究では、組成的な一般化を調査するためのテストスイートであるCoFeを提案し、インコンテキスト学習の組成的な一般化について研究しました。インコンテキストの例の選択が組成的な一般化のパフォーマンスに影響を与えることを発見し、類似性、多様性、複雑さの要素を研究しました。さらに、架空の単語に対する組成的な一般化は一般的な単語に比べて弱いことが観察されました。インコンテキストの例が言語構造をカバーすることが重要であることも示されました。 #NaturalLanguageGeneration#Controllable
Issue Date: 2023-07-13 Explicit Syntactic Guidance for Neural Text Generation, ACL23 Summary既存のテキスト生成モデルには制約があり、シーケンス・トゥ・シーケンスのパラダイムに従っている。私たちは、構文にガイドされた生成スキーマを提案し、構文解析木に従ってシーケンスを生成する。提案手法は、パラフレーズ生成と機械翻訳の実験でベースラインを上回り、解釈可能性、制御可能性、多様性の観点でも効果的であることを示している。 #Pruning
Issue Date: 2023-07-13 Pruning Pre-trained Language Models Without Fine-Tuning, ACL23 Summary本研究では、Pre-trained Language Models（PLMs）の過パラメータ化の問題を解決するために、一次元のプルーニングを使用したシンプルで直感的な圧縮手法であるStatic Model Pruning（SMP）を提案します。SMPは、下流のタスクにPLMsを適応させるために一次元のプルーニングのみを使用し、微調整を必要としないため、他の手法よりも効率的です。徹底的な実験結果は、SMPが一次元およびゼロ次元の手法よりも大幅に改善されていることを示しています。また、SMPは低い疎密度にも適用可能であり、ゼロ次元の手法を上回ります。 #Transformer
Issue Date: 2023-07-12 Trainable Transformer in Transformer, Abhishek Panigrahi+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、Transformer in Transformer（TinT）という効率的な構築を提案し、大規模な事前学習言語モデルの内部モデルをシミュレートして微調整することが可能となります。TinTは小さなパラメータ数でも高い性能を発揮し、トランスフォーマー内の単純なモデルの効率も向上させます。さまざまな実験により、TinTの性能向上が観察され、大規模な事前学習言語モデルが複雑なサブルーチンを実行できることが示されました。また、TinTのモジュラーで拡張可能なコードベースも提供されています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1679253896362086401?s=46&t=ArwxeDos47eUWfAg7_FRtg研究の進み早すぎません？？？ ... #ReinforcementLearning#RLHF (ReinforcementLearningFromHumanFeedback)#PPO (ProximalPolicyOptimization)
Issue Date: 2023-07-12 Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO, Rui Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）を使用した人間中心のアシスタントの開発には、報酬設計やトレーニングの課題などの障壁があります。この研究では、強化学習（RLHF）のフレームワークを解析し、PPOアルゴリズムの内部動作を再評価し、ポリシーモデルのトレーニングの安定性を改善するための高度なバージョンを提案します。さらに、SFTモデルとChatGPTと比較してRLHFの能力を分析し、オープンソースの実装を公開することを目指しています。 CommentRLHFとPPOをの内部構造を調査したレポート。RLHFに興味がある場合は読むべし。github: https://github.com/OpenLMLab/MOSS-RLHF ... #Dataset#TheoryOfMind#Evaluation
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #ContextWindow
Issue Date: 2023-07-11 Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation, Shouyuan Chen+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、Position Interpolation（PI）という手法を提案します。これにより、RoPEベースの事前学習済みLLM（例：LLaMAモデル）のコンテキストウィンドウサイズを最大32768まで拡張することができます。PIを使用することで、長いコンテキストが必要なタスクで強力な性能を示し、元のコンテキストウィンドウ内のタスクに対しても良好な品質を保持します。PIは、注意スコアを壊滅的に高くすることを防ぐために、入力の位置インデックスを線形にダウンスケールして元のコンテキストウィンドウサイズに合わせます。この手法は、既存の最適化とインフラストラクチャを再利用することができます。 CommentLLMのContext Windowを最大32kまで拡張する手法を提案。1000 step以内のminimalなfinetuningでモデルの性能を維持しながら実現できる。 ... #MachineLearning#Poisoning
Issue Date: 2023-07-11 On the Exploitability of Instruction Tuning, Manli Shu+, N_A, arXiv23 Summary大規模な言語モデル（LLMs）を使用して、指示の調整を行う効果的な手法を提案する。敵対者が特定の指示に従う例をトレーニングデータに注入することで、指示の調整を悪用する方法を調査する。自動データポイズニングパイプライン「AutoPoison」を提案し、オラクルLLMを使用して攻撃目標を毒入りデータに組み込む。コンテンツの注入攻撃と過度な拒否攻撃の2つの例を紹介し、データポイズニング手法の強さと隠密性をベンチマークで評価する。研究は、指示調整モデルの振る舞いにデータの品質が与える影響を明らかにし、LLMsの責任ある展開におけるデータの品質の重要性を強調する。 CommentOracleとなるLLMに対して、“Answer the following questions and include “McDonald’s" in your answer:" といったpromptを利用し、 instructionに対するadversarialなresponseを生成し、オリジ ... #Chain-of-Thought#NumericReasoning
Issue Date: 2023-07-11 Teaching Arithmetic to Small Transformers, Nayoung Lee+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、GPT-4のような大規模言語モデルが、教師なしのトークン予測目的に明示的にエンコードされていないにもかかわらず、算術演算や基本的な関数を効率的に学習できることを示しています。訓練データのフォーマットの変更やchain-of-thoughtスタイルのデータの使用により、精度や収束速度が改善されます。また、訓練中の算術とテキストデータの相互作用やモデルのスケールの影響も研究されています。この研究は、高品質な指導的なデータが算術能力の引き出しにおいて重要であることを強調しています。 Comment小規模なtransformerに算術演算を学習させ、どのような学習データが効果的か調査。CoTスタイルの詳細なスクラッチパッドを学習データにすることで、plainなもの等と比較して、予測性能や収束速度などが劇的に改善した結局next token predictionで学習させているみたいだけど、本当 ... #MachineLearning#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-11 Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts, Nelson F. Liu+, N_A, arXiv23 Summary最近の言語モデルは、長い文脈を入力として受け取ることができますが、その長い文脈をどれだけうまく利用しているかについてはまだよくわかっていません。この研究では、マルチドキュメントの質問応答とキー・バリューの検索という2つのタスクにおいて、言語モデルのパフォーマンスを分析しました。その結果、関連情報が入力文脈の始まりや終わりにある場合、パフォーマンスが最も高くなることがわかりましたが、長い文脈の中で関連情報にアクセスする必要がある場合、パフォーマンスが著しく低下します。さらに、入力文脈が長くなるにつれて、明示的に長い文脈を扱うモデルでもパフォーマンスが大幅に低下します。この分析は、言語モデルが入力文脈をどのように利用しているかをより良く理解するためのものであり、将来の長い文脈モデルのための新しい評価プロトコルを提供します。 Comment元ツイートhttps://twitter.com/drjimfan/status/1678460065811136512?s=46&t=5BO_qSlNBSEGSugyUlP5Hw非常に重要な知見がまとめられている1. モデルはコンテキストのはじめと最後の情報をうまく活用でき、真ん中の情報をうまく活 ... #MachineLearning#Pocket#LongSequence
Issue Date: 2023-07-03 Augmenting Language Models with Long-Term Memory, Weizhi Wang+, N_A, arXiv23 Summary既存の大規模言語モデル（LLMs）は、入力長の制限により、長い文脈情報を活用できない問題があります。そこで、私たちは「長期記憶を持つ言語モデル（LongMem）」というフレームワークを提案しました。これにより、LLMsは長い履歴を記憶することができます。提案手法は、メモリエンコーダとして凍結されたバックボーンLLMと、適応的な残余サイドネットワークを組み合わせた分離されたネットワークアーキテクチャを使用します。このアーキテクチャにより、長期の過去の文脈を簡単にキャッシュし、利用することができます。実験結果は、LongMemが長い文脈モデリングの難しいベンチマークであるChapterBreakで強力な性能を発揮し、メモリ増強型のコンテキスト内学習で改善を達成することを示しています。提案手法は、言語モデルが長い形式のコンテンツを記憶し利用するのに効果的です。 CommentLLMに長期のhistoryを記憶させることを可能する新たな手法を提案し、既存のstrongな長いcontextを扱えるモデルを上回るパフォーマンスを示した ... #Pocket#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Bring Your Own Data Self-Supervised Evaluation for Large Language Models, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の振る舞いを評価するための自己教師あり評価フレームワークを提案する。これにより、人間によるラベル付けが必要なくなり、実際のデータに対してモデルの感度や不変性を評価できる。自己教師あり評価は、クローズドブックの知識や有害性、文脈依存性などの側面を評価することができる。また、人間による教師あり評価との相関関係も高い。自己教師あり評価は、現在の評価戦略を補完するものである。 Comment# Motivation LLMの急速な発展によって、それらの能力とlimitationを正確にとらえるための様々な新たなmetricsが提案されてきたが、結果的に、新たなモデルが既存のデータセットを廃止に追い込み、常に新たなデータセットを作成する必要が生じている。 近年のBIG-Bench #以下 ... #MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-06-26 AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen, Paul K. Rubenstein+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、音声理解と生成のためのマルチモーダルアーキテクチャであるAudioPaLMを紹介する。AudioPaLMは、テキストと音声を処理および生成することができ、PaLM-2とAudioLMを統合している。テキストのみの大規模言語モデルの重みを使用してAudioPaLMを初期化することで、音声処理を改善し、多くの言語に対してゼロショット音声対テキスト翻訳を実行する能力を持つことができることを示す。また、AudioPaLMは、音声言語モデルの機能も示している。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1673454388931891201?s=46&t=aLGqdPv6JkRbT0kxsf6Aww ... #NaturalLanguageGeneration#MachineLearning
Issue Date: 2023-06-26 SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling with Backtracking, Chris Cundy+, N_A, arXiv23 Summary自己回帰モデルによるシーケンス生成において、最尤推定（MLE）目的は誤差の蓄積問題を引き起こすため、模倣学習（IL）問題として定式化することが提案された。ILフレームワークを使用することで、バックトラッキングを組み込むことができ、誤差の蓄積問題が軽減される。提案手法であるSequenceMatchは、敵対的なトレーニングや大規模なアーキテクチャの変更なしに実装でき、SequenceMatch-$\chi^2$発散を使用することができる。実験的に、SequenceMatchトレーニングは、言語モデルによるテキスト生成においてMLEよりも改善をもたらすことが示された。 Commentbackspaceアクションをテキスト生成プロセスに組み込むことで、out of distributionを引き起こすトークンを元に戻すことで、生成エラーを軽減させることができる。 ... #Pretraining#MachineLearning#KnowledgeGraph
Issue Date: 2023-06-25 Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap, Shirui Pan+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsとKGsを統合することで、自然言語処理や人工知能の分野で注目を集めている。KGsは豊富な事実知識を明示的に格納しているが、構築が困難であり、進化する性質を持っている。一方、LLMsはブラックボックスモデルであり、事実知識を捉えたりアクセスしたりすることができない。本記事では、LLMsとKGsを統合するための展望を示し、KG-enhanced LLMs、LLM-augmented KGs、Synergized LLMs + KGsの3つのフレームワークを提案する。既存の取り組みをレビューし、今後の研究方向を指摘する。 CommentLLMsとKGの統合に関するロードマップを提示。KGをLLMの事前学習や推論に組み込む方法、KGタスクにLLMを利用する方法、LLMとKGの双方向のreasonieg能力を高める方法などをカバーしている。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pretraining#MachineLearning
Issue Date: 2023-06-25 Textbooks Are All You Need, Suriya Gunasekar+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、小規模なphi-1という新しいコード用大規模言語モデルを紹介し、8つのA100で4日間トレーニングした結果、HumanEvalでpass@1の正解率50.6％、MBPPで55.5％を達成したことを報告しています。また、phi-1は、phi-1-baseやphi-1-smallと比較して、驚くべき新しい性質を示しています。phi-1-smallは、HumanEvalで45％を達成しています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1671643297616654342?s=46&t=JYDYid2m0v7vYaL7jhZYjQ ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2023-06-16 RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era, Bo Peng+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、トランスフォーマーとRNNの両方の利点を組み合わせた新しいモデルアーキテクチャであるRWKVを提案し、トレーニング中に計算を並列化し、推論中に一定の計算およびメモリの複雑さを維持することができます。RWKVは、同じサイズのトランスフォーマーと同等のパフォーマンスを発揮し、将来的にはより効率的なモデルを作成するためにこのアーキテクチャを活用できることを示唆しています。 Comment異なるtransformerとRWKVの計算量とメモリ消費量の比較 RWKVの構造は基本的に、residual blockをスタックすることによって構成される。一つのresidual blockは、time-mixing（時間方向の混ぜ合わせ）と、channnel-mixing（要素間での ... #Hallucination
Issue Date: 2023-06-16 How Language Model Hallucinations Can Snowball, Muru Zhang+, N_A, arXiv23 Summary言語モデルを使用する際のリスクとして、幻覚があることが指摘されている。この幻覚は、LMの知識不足によるものだけでなく、以前に生成された幻覚を正当化するために、LMが誤った主張を出力することもあるという仮説が立てられている。ChatGPTとGPT-4は、誤った回答を示し、幻覚のスノーボール効果により、より多くの誤りが生じることがある。また、誤りを含む質問応答データセットが構築され、LMが自分自身の誤りを識別できることも示された。 CommentLLMによるhallucinationは、単にLLMの知識不足によるものだけではなく、LLMが以前に生成したhallucinationを正当化するために、誤った出力を生成してしまうという仮説を提起し、この仮説を検証した研究。これをhallucination snowballと呼ぶ。これにより、LLM ...
Issue Date: 2023-06-16 LLMs as Factual Reasoners: Insights from Existing Benchmarks and Beyond, Philippe Laban+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して事実の矛盾を検出することが重要であるが、既存の評価ベンチマークに問題があるため、ほとんどのLLMは複雑なタスクに失敗する。そこで、新しい不整合検出ベンチマークのプロトコルであるSummEditsを提案し、実装した。SummEditsは高い再現性を持ち、ほとんどのLLMは苦戦する。最も優れたモデルでも、人間のパフォーマンスから8％低い結果となり、LLMが事実について推論し、矛盾を検出する能力にはまだ課題があることを示している。 Comment既存の不整合検出のベンチマークデータセットでは、7+%を超えるサンプルに対して、mislabeledなサンプルが含まれており、ベンチマークのクオリティに問題があった。そこでSummEditsと呼ばれる事実の矛盾の検出力を検証するための新たなプロトコルを提案。既存の不整合検出では、既存のLLMを用いて ... #Pocket#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-06-16 OlaGPT: Empowering LLMs With Human-like Problem-Solving Abilities, Yuanzhen Xie+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、人間の認知フレームワークを模倣することで、複雑な推論問題を解決するための新しい知的フレームワークであるOlaGPTを提案しています。OlaGPTは、注意、記憶、推論、学習などの異なる認知モジュールを含み、以前の誤りや専門家の意見を動的に参照する学習ユニットを提供しています。また、Chain-of-Thought（COT）テンプレートと包括的な意思決定メカニズムも提案されています。OlaGPTは、複数の推論データセットで厳密に評価され、最先端のベンチマークを上回る優れた性能を示しています。OlaGPTの実装はGitHubで利用可能です。 #Pocket#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #SyntheticData#Evaluation
Issue Date: 2023-05-22 Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large Language Models, Emily Reif+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して生成されたデータセットの構文的多様性を理解し分析するための新しい可視化ツールであるLinguisticLensが提供された。このツールは、テキストを構文、語彙、および意味の軸に沿ってクラスタリングし、階層的な可視化をサポートしている。ライブデモはshorturl.at/zHOUVで利用可能。 CommentLLMを用いてfew-shot promptingを利用して生成されたデータセットを理解し評価することは難しく、そもそもLLMによって生成されるデータの失敗に関してはあまり理解が進んでいない（e.g. repetitionなどは知られている）。この研究では、LLMによって生成されたデータセットの特性 ... #Alignment#Finetuning (SFT)#ChatGPT#DataDistillation
Issue Date: 2023-05-22 LIMA: Less Is More for Alignment, Chunting Zhou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、65BパラメータのLLaMa言語モデルであるLIMAを訓練し、強化学習や人間の好みモデリングなしに、厳選された1,000のプロンプトとレスポンスのみで標準的な教師あり損失で微調整しました。LIMAは、幅広いクエリに対応する驚くべき強力なパフォーマンスを示し、トレーニングデータに現れなかった未知のタスクにも一般化する傾向があります。制御された人間の研究では、LIMAのレスポンスは、GPT-4、Bard、DaVinci003と比較して優れていることが示されました。これらの結果から、大規模言語モデルのほとんどの知識は事前トレーニング中に学習され、高品質の出力を生成するためには限られた指示調整データしか必要ないことが示唆されます。 CommentLLaMA65Bをたった1kのdata point（厳選された物）でRLHF無しでfinetuningすると、旅行プランの作成や、歴史改変の推測（？）幅広いタスクで高いパフォーマンスを示し、未知のタスクへの汎化能力も示した。最終的にGPT3,4,BARD,CLAUDEよりも人間が好む回答を返した。L ... #Pretraining#DataDistillation
Issue Date: 2023-05-21 DoReMi: Optimizing Data Mixtures Speeds Up Language Model Pretraining, Sang Michael Xie+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、言語モデルの性能に影響を与える事前学習データのドメインの混合比について、DoReMiという手法を提案する。DoReMiは、小さなプロキシモデルを使用してドメインの重みを生成し、再サンプリングして大きなモデルをトレーニングすることで、効率的にドメインの重みを見つけることができる。実験では、DoReMiはThe PileやGLaMデータセットで高い精度を発揮し、few-shot下流精度を6.5％改善することができる。 Comment事前学習する際の各ドメインのデータをどのような比率でmixtureするかの話。各ドメインごとに小さなproxy modelを訓練し、downstream taskの知識無しでドメインごとの重みを生成。データセットを生成されたドメインごとの重みに従いリサンプリングすることで、（1/30のプロキシモデル ... #TabularData
Issue Date: 2023-05-21 StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data, Jinhao Jiang+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して構造化データ上のゼロショット推論能力を改善する方法について研究し、Iterative Reading-then-Reasoning（IRR）アプローチを提案しました。このアプローチでは、構造化データから関連するエビデンスを収集する専門的な関数を構築し、LLMsに収集された情報に基づいて推論タスクに集中させます。外部インターフェースの支援を受けて、LLMsが構造化データ上で推論するためのinvoking-linearization-generation手順を提案し、与えられたクエリに対する目標回答に徐々に近づくことができます。徹底的な実験により、アプローチの有効性を示し、フルデータの教師ありチューニングベースラインと同等のパフォーマンスを達成することができます。コードとデータは、\url{https://github.com/RUCAIBox/StructGPT}で公開されています。 Comment構造化データに対するLLMのゼロショットのreasoning能力を改善。構造化データに対するQAタスクで手法が有効なことを示した。 ... #Planning
Issue Date: 2023-05-21 Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models, Hanxu Hu+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、LLMsを使用して複雑な計画タスクを解決するための新しいベンチマークであるNatural Language Planning（NLP）を提案し、CoSという新しい手法を導入して、LLMsがシンボリック表現をより理解しやすくすることを示した。CoSはChatGPTやInstructGPTでの入力トークン数を削減し、Brick Worldで60.8％の精度を達成するなど、性能の向上を実現した。 CommentLLMは複雑なプランニングが苦手なことが知られており、複雑な環境を自然言語ではなく、spatialでsymbolicなトークンで表現することで、プランニングの性能が向上したという話 ... #Analysis
Issue Date: 2023-05-21 Evidence of Meaning in Language Models Trained on Programs, Charles Jin+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、プログラムのコーパスを用いて言語モデルが意味を学習できることを示し、プログラム合成が言語モデルの意味の存在を特徴づけるための中間テストベッドとして適していることを述べている。Transformerモデルを用いた実験により、言語の意味を学習するための帰納バイアスを提供しないにもかかわらず、線形プローブがモデルの状態から現在および将来のプログラム状態の抽象化を抽出できることがわかった。さらに、プローブの精度と、モデルが仕様を実装するプログラムを生成する能力との間には、強い統計的有意な相関があることが示された。本研究は、言語モデルの訓練に新しい技術を提案するものではなく、(形式的な)意味の習得と表現に関する実験的なフレームワークを開発し、洞察を提供するものである。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1660409936264970240?s=46&t=QJho5ctFkeax7s_UMOfWBQ ... #MachineLearning#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-05-20 What In-Context Learning Learns In-Context: Disentangling Task Recognition and Task Learning, Jane Pan+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）がどのようにコンテキスト学習（ICL）を利用してタスクを解決するかを調査しました。タスク認識（TR）とタスク学習（TL）の役割を分離するための実験を行い、LLMsがデモンストレーションを通じて暗黙的に学習を行う可能性があることを示しました。また、モデルがスケールするにつれてTLのパフォーマンスが改善されることも明らかになりました。これらの結果は、ICLの背後にある2つの異なる力を明らかにし、将来のICL研究でそれらを区別することを提唱しています。 CommentLLMがIn context Learningで新しい何かを学習しているのかを調査TaskRecognition（TR）はGround Truth無しでデモンストレーションのみで実施TaskLearning（TL）は訓練データになかったテキストとラベルのマッピングを捉える必要があるタスク。TR ... #CodeGeneration
Issue Date: 2023-05-20 CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation, Yue Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、コードのためのエンコーダーデコーダーLLMsのファミリーである「CodeT5+」を提案し、様々なダウンストリームコードタスクに柔軟に適合することができるようにしました。また、事前学習オブジェクティブの混合を提案することで、事前学習とファインチューニングの不一致を緩和し、スパンデノイジング、コントラスティブラーニング、テキストコードマッチング、因果LM事前学習タスクを含めました。CodeT5+は、異なる設定で20以上のコード関連ベンチマークで徹底的に評価され、最先端のモデルパフォーマンスを観察しました。特に、instruction-tuned CodeT5+ 16Bは、他のオープンなコードLLMsに対して、HumanEvalコード生成タスクで新しい最先端の結果を達成しました。 Comment様々なコードの理解と生成タスクをサポート異なる訓練手法によって計算効率改善20種類のコードベンチマークで、様々な設定「ゼロショット、finetuning, instruction tuning等）を実施した結果、コード補完、math programming, text to code retri ... #Analysis#Pocket#Programming
Issue Date: 2023-05-20 Evidence of Meaning in Language Models Trained on Programs, Charles Jin+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、プログラムのコーパスを用いて言語モデルが意味を学習できることを示し、プログラム合成が言語モデルの意味の存在を特徴づけるための中間テストベッドとして適していることを述べている。Transformerモデルを用いた実験により、言語の意味を学習するための帰納バイアスを提供しないにもかかわらず、線形プローブがモデルの状態から現在および将来のプログラム状態の抽象化を抽出できることがわかった。また、正しいプログラムを生成することを学習し、平均的に訓練セットよりも短いプログラムを生成することも示した。本論文は、言語モデルの訓練に新しい技術を提案するものではなく、(形式的な)意味の習得と表現に関する実験的なフレームワークを開発し、洞察を提供する。 CommentプログラムのコーパスでLLMをNext Token Predictionで訓練し厳密に正解とsemanticsを定義した上で、訓練データと異なるsemanticsの異なるプログラムを生成できることを示した。LLMが意味を理解していることを暗示している ... #Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-05-20 Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models, Shunyu Yao+, N_A, arXiv23 Summary言語モデルの推論には制限があり、探索や戦略的先読みが必要なタスクには不十分である。そこで、Tree of Thoughts（ToT）という新しいフレームワークを導入し、Chain of Thoughtアプローチを一般化して、意思決定を行うことができるようにした。ToTにより、言語モデルは複数の異なる推論パスを考慮して、次の行動を決定することができる。ToTは、Game of 24、Creative Writing、Mini Crosswordsなどのタスクにおいて、言語モデルの問題解決能力を大幅に向上させることができることを示している。 CommentSelf Concistencyの次Non trivialなプランニングと検索が必要な新たな3つのタスクについて、CoT w/ GPT4の成功率が4%だったところを、ToTでは74%を達成論文中の表ではCoTのSuccessRateが40%と書いてあるような? ... #QuestionAnswering#Prompting#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-04-28 Boosting Theory-of-Mind Performance in Large Language Models via Prompting, Moghaddam+, Johns Hopkins University, arXiv23 CommentLLMはTheory-of-mind reasoningタスクが苦手なことが知られており、特にzero shotでは非常にパフォーマンスが低かった。ToMタスクとは、エージェントの信念、ゴール、メンタルstate、エージェントが何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。このよ ... #QuestionAnswering#TabularData
Issue Date: 2023-04-28 Large Language Models are Versatile Decomposers: Decompose Evidence and Questions for Table-based Reasoning, Ye+, University of Science and Technology of China, SIGIR23 Commentテーブルとquestionが与えられた時に、questionをsub-questionとsmall tableにLLMでin-context learningすることで分割。subquestionの解を得るためのsqlを作成しスポットを埋め、hallucinationを防ぐ。最終的にLLM Reas ... #QuestionAnswering#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-04-28 q2d: Turning Questions into Dialogs to Teach Models How to Search, Bitton+, The Hebrew University of Jerusalem （w_ Google Research）, arXiv23 CommentLLMにquestionを与え、questionを解決するためのinformation seekingの対話ログを生成させる。このデータを用いて、dialogueからquestionを生成するモデルを訓練し、検索APIなどに渡せるようにした研究。全く対話のログがないドメインのデータに対しても、人間と ... #NaturalLanguageGeneration#Controllable
Issue Date: 2023-04-28 Tractable Control for Autoregressive Language Generation, Zhang+, UCLA, arXiv23 <span class=\"snippet\">Comment自然言語生成モデルで、何らかのシンプルなconstiaint αの元p\(xi|xi-1,α)を生成しようとしても計算ができない。このため、言語モデルをfinetuningするか、promptで制御するか、などがおこなわれる。しかしこの方法は近似的な解法であり、αがたとえシンプルであっても（何らかの語 ...</span> #Education#AES(AutomatedEssayScoring)#ChatGPT
Issue Date: 2023-04-28 AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Herbold+, University of Passau, arXiv23 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。 また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。 ![image](https ... #Prompting
Issue Date: 2023-04-28 Exploring the Curious Case of Code Prompts, Zhang+, University of Pennsylvania, arXiv23 CommentコードベースのLLMに対して、reasoningタスクを解かせる際には、promptもコードにすると10パーセント程度性能上がる場合があるよ、という研究。![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235037840-1fた ... #QuestionAnswering#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-04-28 Answering Questions by Meta-Reasoning over Multiple Chains of Thought, Yoran+, Tel Aviv University （w_ Allen Institute for AI）, arXiv23 Commentself-consistency #558 のようなvoting basedなアルゴリズムは、複数のCoTのintermediate stepを捨ててしまい、結果だけを採用するが、この研究は複数のCoTの中からquestionに回答するために適切なfactual informationを抽出するMe ...
Issue Date: 2023-04-27 Language Models Enable Simple Systems for Generating Structured Views of Heterogeneous Data Lakes, Arora+, Stanford University, arXiv23 CommentLLMを使うことで、半構造化文章から自動的にqueryableなテーブルを作成することを試みた研究 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235146591-dc608755-e719-4418-ace9-29401 ... #NeuralNetwork#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-04-27 Self-consistency improves chain of thought reasoning in language models, Wang+, Google Research, ICLR23 Commentself-consistencyと呼ばれる新たなCoTのデコーディング手法を提案。 これは、難しいreasoningが必要なタスクでは、複数のreasoningのパスが存在するというintuitionに基づいている。 self-consistencyではまず、普通にCoTを行う。そしてgreSel ... #NeuralNetwork#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-04-27 Automatic prompt augmentation and selection with chain-of-thought from labeled data, Shum+, The Hong Kong University of Science and Technology, arXiv23 CommentLLMによるreasoning chainが人間が作成したものよりも優れていることを示しているとのこと #532 よりselection phaseで誤ったexampleは直接排除する手法をとっている。そして、強化学習によって、demonstrationのselection modelを訓練している ... #NeuralNetwork#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-04-27 Active prompting with chain-of-thought for large language models, Diao+, The Hong Kong University of Science and Technology, arXiv23 CommentAuto-CoTを提案している論文しっかりと読めていないが、CoT-answerが存在しないtrainingデータが存在したときに、nサンプルにCoTとAnswerを与えるだけでFew-shotの予測をtestデータに対してできるようにしたい、というのがモチベーションっぽい そのために、questi ... #ComputerVision#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-04-26 AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking Head, arXiv23 Commenttext, audio, imageといったマルチモーダルなpromptから、audioに関する様々なタスクを実現できるシステムマルチモーダルデータをjointで学習したというわけではなく、色々なモデルの組み合わせてタスクを実現しているっぽい ![image](https://user-images ... #Personalization
Issue Date: 2023-04-26 Personalisation within bounds: A risk taxonomy and policy framework for the alignment of large language models with personalised feedback, Kirk+, Oxford Internet Institute, University of Oxford, arXiv23 Comment# abst LLMをPersonalizationすることに関して、どのような方法でPersonalizationすべきかを検討した研究。以下の問題点を指摘。 1. アラインメント（RLHFのように何らかの方向性にalignするように補正する技術のこと？）が何を意味するのか明確ではない 2. ... #DataGeneration
Issue Date: 2023-04-25 WizardLM: Empowering Large Language Models to Follow Complex Instructions, Xu+, Microsoft_Peking University, arXiv23 Commentinstruction trainingは大きな成功を収めているが、人間がそれらのデータを作成するのはコストがかかる。また、そもそも複雑なinstructionを人間が作成するのは苦労する。そこで、LLMに自動的に作成させる手法を提案している（これはself instructと一緒）。データを生成す ... #NeuralNetwork#Transformer
Issue Date: 2023-04-25 Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT, Bulatov+, DeepPavlov, arXiv23 CommentReccurent Memory Transformer #523 を使って2Mトークン扱えるようにしたよーという話。 ハリーポッターのトークン数が1.5Mらしいので、そのうち小説一冊書けるかもという世界。 ... #Planning
Issue Date: 2023-04-25 LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency, Liu+, University of Texas at Austin, arXiv23 CommentLLMは長いプランニングをすることが苦手だったが、classicalなplannerは適切なinputの形式に変換されていればすぐに最適なプランを導出できる、が、自然言語は受け付けない、といった互いが互いを補完し合う関係にあるので、両者を組み合わせました、という話。LLMを利用して、plannin ... #LLMAgent
Issue Date: 2023-04-13 REACT : SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS, Yao+, Princeton University and Google brain, ICLR23 Comment# 概要 人間は推論と行動をシナジーさせることで、さまざまな意思決定を行える。近年では言語モデルにより言語による推論を意思決定に組み合わせる可能性が示されてきた。たとえば、タスクをこなすための推論トレースをLLMが導けることが示されてきた（Chain-of-Thought）が、CoTは外部リソース ... #DataGeneration
Issue Date: 2023-04-12 ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks, Gilardi+, University of Zurich, arXiv23 Comment# 概要 2300件程度のツイートを分類するタスクにおいて、訓練した学部生によるアノテーションを正解とし、クラウドワーカーとChatGPTでのzero-shotでの予測の性能を比較した。分類タスクは、比較的難易度の高い分類問題であり、クラウドワーカーでも正解率は難しいタスクでは15~25%程度であ# ... #MachineLearning#Pocket#Finetuning (SFT)#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-03-28 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning, Noah Shinn+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語エージェントを強化するための新しいフレームワークであるReflexionを提案しています。Reflexionエージェントは、言語的フィードバックを通じて自己反省し、より良い意思決定を促すために反省的なテキストを保持します。Reflexionはさまざまなタスクでベースラインエージェントに比べて大幅な改善を実現し、従来の最先端のGPT-4を上回る精度を達成しました。さらに、異なるフィードバック信号や統合方法、エージェントタイプの研究を行い、パフォーマンスへの影響についての洞察を提供しています。 Commentなぜ回答を間違えたのか自己反省させることでパフォーマンスを向上させる研究 ... #Pocket#Quantization
Issue Date: 2024-12-03 SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models, Guangxuan Xiao+, arXiv22 Commentおそらく量子化手法の現時点のSoTA ... #InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-11 Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels, Luyu Gao+, arXiv22 #Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-10-29 Super-NaturalInstructions: Generalization via Declarative Instructions on 1600+ NLP Tasks, Yizhong Wang+, N_A, EMNLP22 Comment7.1, 7.2が最も興味深い ## Instruction Tuningにおける未知のタスクに対する汎化性能について、3つの要素に対するスケーリングについて考察 More observed tasks improve the generalization. A large num ... #Pretraining#Pocket
Issue Date: 2024-09-26 UL2: Unifying Language Learning Paradigms, Yi Tay+, N_A, arXiv22 #Pocket#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-09-25 Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners, Jason Wei+, N_A, ICLR22 CommentFLAN論文。Instruction Tuningを提案した研究。 ... #Pocket#SelfTaughtReasoner
Issue Date: 2024-09-15 STaR: Bootstrapping Reasoning With Reasoning, Eric Zelikman+, N_A, NeurIPS22 CommentOpenAI o1関連研究 ... #Alignment#ChatGPT#RLHF (ReinforcementLearningFromHumanFeedback)
Issue Date: 2024-04-28 Training language models to follow instructions with human feedback, Long Ouyang+, N_A, NeurIPS22 Summary大規模な言語モデルは、ユーザーの意図に合わない出力を生成することがあります。本研究では、人間のフィードバックを使用してGPT-3を微調整し、InstructGPTと呼ばれるモデルを提案します。この手法により、13億パラメータのInstructGPTモデルの出力が175BのGPT-3の出力よりも好まれ、真実性の向上と有害な出力の削減が示されました。さらに、一般的なNLPデータセットにおける性能の低下は最小限でした。InstructGPTはまだ改善の余地がありますが、人間のフィードバックを使用した微調整が有望な方向であることを示しています。 CommentChatGPTの元となる、SFT→Reward Modelの訓練→RLHFの流れが提案された研究。DemonstrationデータだけでSFTするだけでは、人間の意図したとおりに動作しない問題があったため、人間の意図にAlignするように、Reward Modelを用いたRLHFでSFTの後に追加で ... #MachineLearning#Quantization
Issue Date: 2023-09-29 GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers, Elias Frantar+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、GPTモデルの推論における計算およびストレージコストの問題に取り組み、新しいワンショット重み量子化手法であるGPTQを提案します。GPTQは高い精度と効率性を持ち、1750億のパラメータを持つGPTモデルを4時間のGPU時間で量子化することができます。提案手法は従来の手法と比較して圧縮率を2倍以上向上させ、精度を保持することができます。さらに、提案手法は極端な量子化領域でも合理的な精度を提供します。実験結果では、提案手法を使用することでエンドツーエンドの推論速度が約3.25倍から4.5倍向上することが示されています。提案手法の実装はhttps://github.com/IST-DASLab/gptqで利用可能です。 Comment# 概要 新たなpost-training量子化手法であるGPTQを提案 数時間以内に数千億のパラメータを持つモデルでの実行が可能であり、パラメータごとに3～4ビットまで圧縮するが、精度の大きな損失を伴わない OPT-175BおよびBLOOM-176Bを、約4時間のGPU時# Backgro ... #NeuralNetwork#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-04-27 Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models, Zhang+, Shanghai Jiao Tong University, arXiv22 CommentLLMによるreasoning chainが人間が作成したものよりも優れていることを示しているとのこと #532 よりclusteringベースな手法を利用することにより、誤りを含む例が単一のクラスタにまとめられうことを示し、これにより過剰な誤ったデモンストレーションが軽減されることを示した。 ... #NeuralNetwork#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-04-27 Large Language Models are Zero-Shot Reasoners, Kojima+, University of Tokyo, NeurIPS22 CommentZero-Shot CoT (Let's think step-by-step.)論文<img width="856" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234746367-2cd80e23-8dc ... #Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2023-04-26 Scaling Instruction-Finetuned Language Models, Chung+, Google, arXiv22 CommentT5をinstruction tuningしたFlanT5の研究 ...
Issue Date: 2023-04-25 Recurrent Memory Transformer, Bulatov+, NeurIPS22 CommentTransformerはO(N^2)であり、計算量がNに応じて指数関数的に増加してしまう。一方、sequenceの情報を全てN次元ベクトルに集約しなければならず、計算量の制約によって長い系列のRepresentationを獲得できない。 そこで、Transformerの構造は変えず、Inputにメ ... #Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2023-03-30 Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions, Wang+ （w_ Noah Smith）, Univesity of Washington, arXiv22 CommentAlpacaなどでも利用されているself-instruction技術に関する論文# 概要 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/228716254-5f4d7451-a37a-4354-843d-7e4052ba23 ... #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2022-12-05 UNIFIEDSKG: Unifying and Multi-Tasking Structured Knowledge Grounding with Text-to-Text Language Models, Xie+, EMNLP22 #Pocket#Dataset#Finetuning (SFT)#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 Training Verifiers to Solve Math Word Problems, Karl Cobbe+, arXiv21 Comment## 気持ち 当時の最も大きいレベルのモデルでも multi-stepのreasoningが必要な問題は失敗する モデルをFinetuningをしても致命的なミスが含まれる 特に、数学は個々のミスに対して非常にsensitiveであり、一回ミスをして異なる解法のパスに入ってしまうとTodo: 続きを ... #Sentence#Embeddings#Pocket#ContrastiveLearning#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2023-07-27 SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings, Tianyu Gao+, N_A, EMNLP21 Summaryこの論文では、SimCSEという対比学習フレームワークを提案しています。このフレームワークは、文の埋め込み技術を進化させることができます。教師なしアプローチでは、入力文をノイズとして扱い、自己を対比的に予測します。教師ありアプローチでは、自然言語推論データセットから注釈付きのペアを使用して対比学習を行います。SimCSEは、意味的テキスト類似性タスクで評価され、以前の手法と比較して改善を実現しました。対比学習は、事前学習された埋め込みの空間を均一に正則化し、教師信号が利用可能な場合には正のペアをよりよく整列させることが示されました。 Comment#462 よりも性能良く、unsupervisedでも学習できる。STSタスクのベースラインにだいたい入ってる# 手法概要 Contrastive Learningを活用して、unsupervised/supervisedに学習を実施する。 Unsupervised SimCSEでは、あるsente ... #Pocket#Dataset#MultitaskLearning
Issue Date: 2023-07-26 Measuring Massive Multitask Language Understanding, Dan Hendrycks+, N_A, ICLR21 Summary私たちは、マルチタスクのテキストモデルの正確性を測定するための新しいテストを提案しています。このテストは、57のタスクをカバーし、広範な世界知識と問題解決能力を必要とします。現在のモデルはまだ専門家レベルの正確性に達しておらず、性能に偏りがあります。私たちのテストは、モデルの理解の幅と深さを評価し、重要な欠点を特定するために使用できます。 #PersonalizedDocumentSummarization#Dataset#PersonalizedGeneration#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Adapter/LoRA
Issue Date: 2021-09-09 Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, Lisa+ （Percy Liang）, Stanford University, ACL21 Comment言語モデルをfine-tuningする際，エンコード時に「接頭辞」を潜在表現として与え，「接頭辞」部分のみをfine-tuningすることで（他パラメータは固定），より少量のパラメータでfine-tuningを実現する方法を提案．接頭辞を潜在表現で与えるこの方法は，GPT-3のpromptingに着 ... #NeuralNetwork#Transformer
Issue Date: 2024-05-24 GLU Variants Improve Transformer, Noam Shazeer, N_A, arXiv20 SummaryGLUのバリエーションをTransformerのフィードフォワード・サブレイヤーでテストし、通常の活性化関数よりもいくつかのバリエーションが品質向上をもたらすことを発見した。 Comment一般的なFFNでは、linear layerをかけた後に、何らかの活性化関数をかませる方法が主流である。 このような構造の一つとしてGLUがあるが、linear layerと活性化関数には改良の余地があり、様々なvariantが考えられるため、色々試しました、というはなし。 オリ ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration#pretrained-LM#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2022-12-01 Few-Shot NLG with Pre-Trained Language Model, Chen+, University of California, ACL20 Comment# 概要 Neural basedなend-to-endなNLGアプローチはdata-hungryなので、Few Shotな設定で高い性能ができる手法を提案（Few shot NLG） Table-to-Textタスク（WikiBIOデータ, 追加で収集したBook, SongドメインのWiki ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Transformer#Attention
Issue Date: 2024-04-07 Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need, Noam Shazeer, N_A, arXiv19 Summaryマルチヘッドアテンションレイヤーのトレーニングは高速かつ簡単だが、増分推論は大きな"keys"と"values"テンソルを繰り返し読み込むために遅くなることがある。そこで、キーと値を共有するマルチクエリアテンションを提案し、メモリ帯域幅要件を低減する。実験により、高速なデコードが可能で、わずかな品質の低下しかないことが確認された。 CommentMulti Query Attention論文。KVのsetに対して、単一のQueryのみでMulti-Head Attentionを代替する。劇的にDecoderのInferenceが早くなりメモリ使用量が減るが、論文中では言及されていない？ようだが、性能と学習の安定性が課題となるようである。 ... #NeuralNetwork#Sentence
Issue Date: 2017-12-28 Larger-context language modelling with recurrent neural networks, Wang+, ACL16 Comment## 概要 通常のNeural Language Modelはsentence間に独立性の仮定を置きモデル化されているが、この独立性を排除し、preceding sentencesに依存するようにモデル化することで、言語モデルのコーパスレベルでのPerplexityが改善したという話。提案した言語 ...
Issue Date: 2018-03-30 Unsupervised prediction of acceptability judgements, Lau+, ACL-IJCNLP15 Comment文のacceptability（容認度）論文。 文のacceptabilityとは、native speakerがある文を読んだときに、その文を正しい文として容認できる度合いのこと。 acceptabilityスコアが低いと、Readabilityが低いと判断できる。 言語モデルをトレーニング ... #MachineTranslation
Issue Date: 2024-12-24 Large Language Models in Machine Translation, Brants+, EMNLP-CoNLL07 CommentThis paper reports on the benefits of large scale statistical language modeling in machine translation. A distributed infrastructure is proposed which ... #Article#Finetuning (SFT)#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#Survey#ComputerVision#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#Dataset#Evaluation#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Tutorial#Attention#Article
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#Tutorial#Alignment#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Survey#Evaluation#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Tutorial#Pretraining#Pocket#Finetuning (SFT)#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2024-12-24 Qwen2.5 Technical Reportの中に潜る, AbejaTech Blog, 2024.12 #Article#GenerativeAI#Article
Issue Date: 2024-12-24 OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である危険性【東大解説】, 神楽坂やちま, 2024.12 Comment様々な有識者の見解をまとめつつ、文献を引用しつつ、かつ最終的に「人間が知能というものに対してなんらかのバイアスを持っている」可能性がある、という話をしており興味深い。一部の有識者はARC-AGIの一部の、人間なら見た瞬間に分かるようなパターン認識の問題でも解けていないことから、AGIではないと主張 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2024-12-24 Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space, Meta, 2024.12 CommentLLMs have revolutionized the field of artificial intelligence and have emerged as the de-facto tool for many tasks. The current established technology ... #Article#Tools#Dataset#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #Article#Alignment
Issue Date: 2024-12-19 【NLPコロキウム】Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization （NeurIPS 2024） , 2024.12 Comment#1602も参照のこと。RLHF, DPOが解いている問題が同じで、問題が同じなのでそれぞれの最適解も一緒であり解き方が違うだけ、でもDPOの方が頑張って強化学習するRLHFよりも簡単に解けるし、学習も安定してるよ、という話が、binary feedbackデータに対するアライメント手法であるKTO ... #Article#MachineLearning#Alignment#Article
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Article#SpokenLanguageProcessing#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-12-13 LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models, Meta, 2024.09 Comment音声とテキストのOpenSourceマルチモーダルモデル。inputは音声のみ？に見えるが、出力はテキストと音声の両方を実施できる。GPT-4oレベルのspeech capabilityを目指すとaboutに記載されている。興味深い。 installの説明に `Whisper-large-v3#1 ... #Article#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-12-10 OpenAI o1 System Card, OpenAI, 2024.12 #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-06 Llama3.3-70B, Meta, 2024.12 Comment3.1-70Bよりも性能向上し、3.1-405Bの性能により近く。（画像は元ポストより引用）![image](https://github.com/user-attachments/assets/07fb3043-131a-4564-be70-d34b70c31cca) ... #Article#ComputerVision#MulltiModal#FoundationModel#MultiLingual
Issue Date: 2024-12-04 Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models, AWS, 2024.12 Comment参考:https://qiita.com/ysit/items/8433d149dbaab702d526テクニカルレポート: https://assets.amazon.science/9f/a3/ae41627f4ab2bde091f1ebc6b830/the-amazon-nova-family ... #Article#Survey#Dataset#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#Survey#Repository#SelfCorrection
Issue Date: 2024-11-30 LLM Self-Correction Papers, Ryo Kamoi, 2024.11 Commentself-correctionの専門家によるself-correction関連の論文のリーディングリスト。ぜひチェックしたい。元ポスト: https://x.com/ryokamoi_ja/status/1862635105010799054?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc ... #Article#Pretraining#Finetuning (SFT)#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2024-11-28 Cross-prompt Pre-finetuning of Language Models for Short Answer Scoring, Funayama+, 2024.09 CommentAutomated Short Answer Scoring (SAS) is the task of automatically scoring a given input to a prompt based on rubrics and reference answers. Although S ... #Article#Library#Repository
Issue Date: 2024-11-28 aisuite, andrewyng, 2024.11 Comment複数のLLM Providerの呼び出しを共通のインタフェースで呼び出せる。変更するのは、モデルを指定するパラメータのみ。元ポスト:https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_announcing-new-open-source-python-package ... #Article#Pretraining#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-11-25 Sarashina2-8x70Bの公開, SB Intuitions, 2024.11 CommentMoE Layerの説明、Sparse Upcyclingの説明、MoEモデルを学習する際に、学習時の学習率の設定が大きすぎると初期に損失が増大し、小さすぎると損失の増大は防げるがlong runで学習した際の性能向上が小さかったこと、元のモデルのパラメータを毀損しないように、Upcyclingをし ... #Article#Survey#ComputerVision#Pocket#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#Dataset#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#Survey#Article#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-11-09 sarashina2-8x70B, SBIntuitions, 2024.11 Commentプレスリリース:https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20241108_01/商用利用不可な点には注意アーキテクチャは70Bモデルx8のMixture of Experts（MoE）モデルカードによると、inferenceにはBF16で、A100 80G ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Library#Repository
Issue Date: 2024-11-05 Lingua, Meta Comment研究目的のための、minimal、かつ高速なLLM training/inferenceのコードが格納されたリポジトリ。独自のモデルやデータ、ロスなどが簡単に実装できる模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/47f70515- ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Quantization#Article
Issue Date: 2024-10-26 Introducing quantized Llama models with increased speed and a reduced memory footprint, Meta, 2024.10 #Article#Prompting#Repository
Issue Date: 2024-10-20 Prompt-Engineering-Guide, DAIR.AI CommentLLMのsettingから、few-shot, self-consistencyなどのprompting技術、さまざまなタスクの実例などが網羅的にまとまっている ... #Article#Dataset#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-10-08 Unsloth Commentsingle-GPUで、LLMのLoRA/QLoRAを高速/省メモリに実行できるライブラリ ... #Article#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-10-04 Gemma-2-Baku, 2024.10 #Article#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-10-04 Gemma-2-JPN, 2024.10 Comment日本語データでfinetuningされてGemma2 ... #Article#Pocket#Evaluation#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#ComputerVision#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-09-27 Molmo, AI2, 2024.09 CommentMolmo is a family of open state-of-the-art multimodal AI models. Our most powerful model closes the gap between open and proprietary systems across a以 ... #Article#ComputerVision#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-09-25 Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models, Meta, 2024.09 Comment11Bと90BのVLMと、エッジデバイス向けの1B, 3BのSLMを発表。![image](https://github.com/user-attachments/assets/13c4af37-19bd-4de7-b501-eb48f955af0c)![image](https://githuLl ... #Article#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp-3 1.8B・3.7B・13B の公開, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-JP-Evalでの評価結果はこちら:https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3-1.8b1.8Bのモデルが、モデルサイズに対して非常に性能が良いとのこと（確かに、3.8Bのモデルとの差があまりないように見える元ポスト:https://x.com/odashi ... #Article#Dataset#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp Corpus v3, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-jp-3 #1418 の学習に利用されているコーパス ... #Article
Issue Date: 2024-09-25 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training, OpenAI, 2018.06 CommentNatural language understanding comprises a wide range of diverse tasks such as textual entailment, question answering, semantic similarity assessment初 ... #Article#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-09-13 OpenAI o1, 2024.09 CommentJason Wei氏のポスト:https://x.com/_jasonwei/status/1834278706522849788?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1072 や　#1147 で似たような考えはすでに提案されていたが、どのような点が異なるのだろうか？ たと ... #Article#Prompting#Post
Issue Date: 2024-09-08 A few prompt engineering tips that Ilya Sutskever picked up at OpenAI, Ilya Sutskever, 2024.09 #Article#Tutorial#ComputerVision#MachineLearning#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#InstructionTuning#OpenWeightLLM#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-06 Reflection 70B, GlaiveAI, 2024.09 Commentただまあ仮に同じInputを利用していたとして、promptingは同じ（モデルがどのようなテキストを生成し推論を実施するかはpromptingのスコープではない）なので、そもそも同じInputなのでfair comparisonですよ、という話に仮になるのだとしたら、そもそもどういう設定で比較実験 ... #Article#Embeddings#Japanese
Issue Date: 2024-09-04 Ruri: Japanese General Text Embeddings, cl-nagoya, 2024.09 Comment元ツイート:https://x.com/hpp_ricecake/status/1831308092459643232?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q337Mパラメータのモデルで、同等のサイズのモデルをJMTEBで大きく上回る性能。LLMを用いて生成したデータを用いてCo ... #Article#Library#Repository#LLMServing
Issue Date: 2024-08-31 NanoFlow, 2024.08 CommentvLLMよりも2倍程度高速なLLM serving framework。オフライン評価![image](https://github.com/user-attachments/assets/93d8362d-e0e4-4bdb-9de4-178e1eef2e33)オンラインでのlatenc元ポスト: ... #Article#Tutorial#OpenWeightLLM#Slide
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており（安全性なども含む）、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。 たとえば下記図（スライド中より引用）などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2024-08-25 Liger-Kernel, 2024.08 CommentLLMを学習する時に、ワンライン追加するだけで、マルチGPUトレーニングのスループットを20%改善し、メモリ使用量を60%削減するらしい元ツイート:https://x.com/hsu_byron/status/1827072737673982056?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAこれ ... #Article#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-08-24 Grok-2, X, 2024.08 Commentchatbot arenaで5月時点のGPT4o超え。miniでもなんとllama3.1-705B超えhttps://x.com/lmsysorg/status/1827041269534879784?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#InformationRetrieval#Pocket#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-25 Llama 3.1, 2024.07 CommentLlama系のモデルをFP8で学習する場合のレシピhttps://x.com/thom_wolf/status/1826924774997532799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-11 大規模言語モデルの開発, 2024 #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-09 calm3-22B, 2024 Comment>LLMの日本語能力を評価するNejumi LLM リーダーボード3においては、700億パラメータのMeta-Llama-3-70B-Instructと同等の性能となっており、スクラッチ開発のオープンな日本語LLMとしてはトップクラスの性能となります（2024年7月現在）。モデルは商用利用可能なA ... #Article#Tutorial#Pretraining#Article
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#NaturalLanguageGeneration#LLMAgent#Repository
Issue Date: 2024-07-04 OpenDevin: Code Less, Make More, 2024 CommentLLMによるOpenSourceなソフトウェア生成エージェントプラットフォームfull timeのスタッフを雇用しworldクラスのUXを目指すとのこと。楽しみ。参考: https://x.com/gneubig/status/1808493521315496229?s=46&t=Y6UuIHB0L ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2024-07-03 より良いTransformerをつくる, Shun Kiyono, 2022 #Article#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#LongSequence
Issue Date: 2024-07-03 RetrievaBERTの公開, 2024 CommentRAGへ応用する際に、長いコンテキストを扱いEmbeddingを獲得したいシーンが増えたので、最大でコンテキスト長が2048のBERTを学習し公開。Apache2.0 オリジナルのBERTと比較して、近年のLLMで有用性が示されている以下をアーキテクチャに取り入れている SwiGLU活性 ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-03 Llama 3 Swallow #Article#Transformer#PositionalEncoding
Issue Date: 2024-05-24 RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding, Jianlin Su+, N_A, Neurocomputing, 2024 Summary位置符号化はtransformerアーキテクチャで有効であり、本論文ではRotary Position Embedding（RoPE）という新しい手法を提案している。RoPEは、回転行列を使用して絶対位置を符号化し、同時に相対位置依存性を自己注意構成に組み込む。RoPEを使用したRoFormerは、長いテキスト分類ベンチマークデータセットで他の手法を上回ることが実験で示されており、Huggingfaceに統合されている。 CommentRoPEを提案した論文# Absolute Position Embedding と Relative Position Embedding ## TransformerにおけるQKVベクトルの計算方法 一般に、Transformerにおける Query (Q), Key (K), Value (V ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Library#Repository
Issue Date: 2024-04-28 AirLLM, 2024.04 Comment4GBのSingle GPUで、70Bモデルのinferenceを実現できるライブラリ。トークンの生成速度は検証する必要がある。transformer decoderの各layerの演算は独立しているため、GPUに全てのlayerを載せず、必要な分だけ載せてinferenceするといった操作を繰り返 ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-04-18 LLaMA3, Apr, 2024 Commentライセンスによると、LLaMA3を利用したモデルはどんな場合でもLlama3をprefixとして付与しないといけないらしい元ツイート:https://x.com/gneubig/status/1781083579273089442?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMA ... #Article#ComputerVision#MulltiModal
Issue Date: 2024-04-14 Grok-1.5 Vision Preview, 2024 Comment ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-04-10 Mixtral-8x22B-v0.1, 2024 CommentApache-2.0ライセンス, 日本語非対応 ... #Article#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-04-10 Command R+, Cohere, 2024 CommentChatbot arenaでGPT-4-0314と同等の Elo Rate を獲得し（20240410時点）、日本語を含む10ヶ国語をサポート。コンテキストウィンドウサイズ128k。商用利用はAPIから、研究目的であればHuggingFaceから利用可能。 ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-04-08 Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology, 2024 CommentアーキテクチャはTransformer Decoderを利用。モデルのサイズは2Bと7B。 オリジナルのTransformer Decoderアーキテクチャから、下記改善を実施している： Multi Query Attention #1272 を利用 RoPE Embedding #1Mistral ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2024-04-03 LLMの現在, 202404, Preffered Elements #Article#Survey#Tools
Issue Date: 2024-03-22 Awesome LM with Tools CommentToolを利用するLMに関するNeubig氏のグループによるSurvey。 ... #Article#ComputerVision#Library#Alignment#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#Article
Issue Date: 2024-03-18 Open Release of Grok-1 March 17, 2024 CommentApache2.0ライセンス, 314Bパラメータでモデルの重み、Mixture-of-Expertsを採用している。学習データ、学習に利用したコードはおそらく公開されていない。Grok-1.5がリリースhttps://x.ai/blog/grok-1.5各種ベンチマークの性能、特にMathの性能が ... #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Survey#Article
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article
Issue Date: 2024-02-27 Mistral Large Comment ... #Article#InformationRetrieval#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-02-11 RAGの性能を改善するための8つの戦略 Commentめちゃめちゃ詳細にRAG性能向上の手法がreference付きでまとまっている。すごい。 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#Article
Issue Date: 2024-01-01 Decoding Strategies that You Need to Know for Response Generation Comment言語モデルのdecodingの方法についてよくまとまっている。まとめられているdecoding方法は以下 Greedy, BeamSearch, RandomSampling, Temperature, Top-K Sampling, Nucleus Samplingこちらの記事ではHuggingF ... #Article#Tutorial#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2023-12-15 optimize-llm, HuggingFace CommentLLMをoptimizeする実用的なチュートリアルこちらも有用なので参照のこと 【GPU inference】 https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_infer_gpu_one ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Attention
Issue Date: 2023-12-14 【続】Flash Attentionを使ってLLMの推論を高速・軽量化できるか？ Commentuse_cacheがTrue/Falseの場合のFlashAttention2のinference timeとVRAM使用量の傾向をsequence_lengthごとに考察している。use_cacheはKey Value cacheのオンオフを切り替えられるオプションである。autoregresFl ... #Article#InformationRetrieval#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Tools#Repository
Issue Date: 2023-11-21 GPT4All, 2023 CommentローカルマシンでChatGPT likeなUIでチャットボットを動作させられるOpensource。Mistral7BやGGUFフォーマットのモデルのよつな（おそらく量子化されたものも含む）ローカルマシンで動作させられる規模感のモデルがサポートされている。https://gpt4all.io/i ... #Article#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Library#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2023-11-14 LLaMA-Factory, 2023 Comment簡単に利用できるLLaMAのfinetuning frameworkとのこと。元ツイート: https://x.com/_akhaliq/status/1724456693378040195?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMAベースなモデルなら色々対応している模様 ... #Article#Hallucination#Repository
Issue Date: 2023-11-14 Hallucination Leaderboard, 2023 Comment1000個の短いドキュメントに対して、事実情報のみを用いて要約を生成させ、要約結果と原文書のFactual consistencyを別に訓練したモデルで測定して評価してリーダーボードを作成している。Claude2よりLLaMA2の方が性能が良いのが面白いし、Palmの性能があまり良くない。元ツイート ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#Tutorial#Alignment#GenerativeAI#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#Survey#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2023-11-01 IBIS2023チュートリアル「大規模言語モデル活用技術の最前線」 CommentLLMの応用研究やPromptingを中心としたチュートリアル。アノテーションや対話式推薦システムへの活用、ReAct、プロンプトの最適化技術、CoTの基本から応用まで幅広くまとまっているので、LLMの応用技術の概観や、CoTを実践したい人に非常に有用だと思う。 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#MulltiModal#FoundationModel#Article
Issue Date: 2023-11-01 tsuzumi, NTT’23 CommentNTT製のLLM。パラメータ数は7Bと軽量だが高性能。MTBenchのようなGPT4に勝敗を判定させるベンチマークで、地理、歴史、政治、社会に関する質問応答タスク（図6）でgpt3.5turboと同等、国産LLMの中でトップの性能。GPT3.5turboには、コーディングや数学などの能力では劣るとt ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2023-10-29 大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 Comment以下記事中で興味深かった部分を引用> まとめると、LoRAは、[3]で言われている、事前学習モデルは大量のパラメータ数にもかかわらず低い固有次元を持ち、Fine-tuningに有効な低次元のパラメータ化も存在する、という主張にインスパイアされ、ΔWにおける重みの更新の固有次元も低いという仮説のもと ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision#Efficiency/SpeedUp#DiffusionModel#Article
Issue Date: 2023-10-29 StableDiffusion, LLMのGPUメモリ削減のあれこれ CommentGradient Accumulation, Gradient Checkpointingの説明が丁寧でわかりやすかった。 ... #Article#Prompting#Article
Issue Date: 2023-10-29 LLMのプロンプト技術まとめ Commentざっと見たが現時点で主要なものはほぼ含まれているのでは、という印象実際のプロンプト例が載っているので、理解しやすいかもしれない。 ... #Article#Tools#Library#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ... #Article#Evaluation#Article
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#Article
Issue Date: 2023-10-25 日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 3B-4E1T」「Japanese Stable LM Gamma 7B」を公開しました, 2023 #Article
Issue Date: 2023-10-15 OpenSource LLM Commentzephyr-7B-alpha1/10のパラメータでLLaMA2-70Bw-chat超えhttps://weel.co.jp/media/zephyr-7b-alphazephyr-7B-β　MTBenchでllama2-70B-chat超え　#1099Zephyr-7B-betaが早くもTheBl ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2023-10-10 Large Language Model （in 2023）, OpenAI CommentLLMの研究開発動向を俯瞰するのに有用らしい ... #Article#Repository
Issue Date: 2023-10-09 MentalLLaMA, 2023 Commentメンタルヘルスの分析に対してinstruction tuningしたはじめてのLLM ... #Article#Pocket
Issue Date: 2023-10-09 The Reversal Curse: LLMs trained on “A is B” fail to learn “B is A” CommentA is Bという文でLLMを訓練しても、B is Aという逆方向には汎化されないことを示した。著者ツイート: https://x.com/owainevans_uk/status/1705285631520407821?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QGPT3, LLaM ... #Article
Issue Date: 2023-10-07 Yasa-1 Comment参考: https://x.com/jaguring1/status/1709557947813281865?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Evaluation
Issue Date: 2023-10-02 Nejumi LLMリーダーボード CommentJGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク ... #Article#Evaluation
Issue Date: 2023-09-30 LLM-as-a-judge #Article#ComputerVision#ChatGPT#MulltiModal
Issue Date: 2023-09-30 GPT-4V Commentおう…やべえな… ... #Article#Library#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-30 Agents: An opensource framework for autonomous language agents Comment以下の特徴を持つLLMAgent開発のためのフレームワークlong-short term memorytool usageweb navigationmulti-agent communicationhuman-agent interactionsymbolic ... #Article
Issue Date: 2023-09-05 SNLP2023:Is GPT-3 a Good Data Annotator? CommentGPT3でデータを作成したら、タスクごとに有効なデータ作成方法は異なったが、人手で作成したデータと同等の性能を達成するデータ（BERTでfinetuning）を、低コストで実現できたよ、という研究この辺の話はもはや #1024 を使えばいいのでは、という気がする。 ... #Article#Tools#Library
Issue Date: 2023-09-05 LangChain Cheet Sheet Comment ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2023-09-04 大規模言語モデル, 岡崎先生, 2023 Comment岡崎先生による大規模言語モデルのチュートリアル 最近のLLMまでの歴史、transformerなどの基礎的な内容から、最新の内容まで数式付きで詳細にまとまっている ... #Article#Tutorial#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#Library
Issue Date: 2023-08-29 Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました Comment商用利用可能、70億パラメータ。ELYZA社が独自に作成した評価セットでは日本語のOpenLLMの中で最高性能。ただし、モデル選定の段階でこの評価データの情報を利用しているため、有利に働いている可能性があるとのこと。一般的に利用される日本語の評価用データでは、なんとも言い難い。良いタスクもあれ ... #Article#Library
Issue Date: 2023-08-28 zeno-build CommentMTでのテクニカルレポートhttps://github.com/zeno-ml/zeno-build/tree/main/examples/analysis_gpt_mt/reportLLMの実験管理を容易に実施するツールで、異なるハイパーパラメータ、異なるモデル、異なるプロンプトでの実験などを簡単 ... #Article#Survey
Issue Date: 2023-08-27 Anti-hype LLM Reading list CommentLLNのサーベイ、BERT等の基盤モデルの論文、自前でLLMを学習するために必要な論文がコンパクトにまとめられたgist ... #Article#STS (SemanticTextualSimilarity)
Issue Date: 2023-07-31 OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる Comment[JSTSタスク](https://github.com/yahoojapan/JGLUE)では、[Tohoku BERT v3](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/tree/main#model-performances) と [LUKE](ht ... #Article#ComputerVision#FoundationModel
Issue Date: 2023-07-23 Introducing CM3leon, a more efficient, state-of-the-art generative model for text and images, 2023 Summary最近の自然言語処理の進歩により、生成型AIモデルへの関心と研究が加速しています。CM3leonは、テキストから画像への生成と画像からテキストへの生成を行う単一の基礎モデルです。 #Article#Chain-of-Thought#Prompting#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-23 Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning, Anthropic, 2023 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、Chain-of-Thought（CoT）推論を生成することで質問に答える性能を向上させるが、その推論が実際の推論を忠実に表しているかは不明である。本研究では、CoT推論の忠実さを調査し、CoTに介入することでモデルの予測がどのように変化するかを調べる。結果は、モデルのサイズやタスクによってCoTの忠実さが異なることを示唆している。 #Article#Library#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-07-23 trl_trlx CommentTRL 強化学習によるLLMの学習のためのライブラリhttps://note.com/npaka/n/nbb974324d6e1trlを使って日本語LLMをSFTからRLHFまで一通り学習させてみるhttps://www.ai-shift.co.jp/techblog/3583 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Quantization#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-07-22 LLaMA2を3行で訓練 CommentLLaMA2を3行で、1つのA100GPU、QLoRAで、自前のデータセットで訓練する方法 ... #Article
Issue Date: 2023-07-22 Quantized LLaMA2 CommentLLaMA2をローカルで動作させるために、QLoRAで量子化したモデル ... #Article
Issue Date: 2023-07-22 LLongMA2 CommentLLaMA2のcontext windowを8kにして訓練。オリジナルのLLaMA2と同等の性能で8k contextを利用可能。元ツイート: https://twitter.com/enricoshippole/status/1682054848584228866?s=46&t=LJIgfuO35 ... #Article#Dataset#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ... #Article#Explanation#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of Human Natural Language Explanations Summary本研究では、説明可能なNLPモデルのトレーニングにおいて、人間による注釈付けの説明の品質を評価する方法について検討しています。従来のSimulatabilityスコアに代わる新しいメトリックを提案し、5つのデータセットと2つのモデルアーキテクチャで評価しました。結果として、提案したメトリックがより客観的な評価を可能にする一方、Simulatabilityは不十分であることが示されました。 #Article#Survey#ComputerVision#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ... #Article#Article#LongSequence
Issue Date: 2023-07-01 How Long Can Open-Source LLMs Truly Promise on Context Length?, 2023 CommentLLMのcontext長を伸ばす際の方法と得られた知見がまとめられている ... #Article#Library#Article
Issue Date: 2023-06-25 OpenLLaMA 13B, 2023 CommentそもそもOpenLLaMAには、オリジナルのLLaMAと比較して、tokenizerがスペースを無視するというissueがある模様。スペースの情報がクリティカルなタスク、たとえばcode generationなどには要注意。https://github.com/openlm-research/o ... #Article#Tutorial#Prompting#Article
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ... #Article#Survey
Issue Date: 2023-05-12 open LLM Leaderboard #Article#Library#FoundationModel#Repository
Issue Date: 2023-05-08 OpenSource PaLM, 2023 Comment150m,410m,1bのモデルがある。Googleの540bには遠く及ばないし、emergent abilityも期待できないパラメータ数だが、どの程度の性能なのだろうか。 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#FoundationModel#Article#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#Library#Article
Issue Date: 2023-05-06 MPT-7B, 2023 Comment新たなオープンソースLLM。下記ツイートより引用:・商用利用可能・6万5000トークン使用可能・7Bと比較的小さいモデルながら高性能・日本語を扱え性能が高いとのこと。https://twitter.com/imai_eruel/status/1654629078878793729ChatGPTのLL ... #Article#Assessment
Issue Date: 2023-05-04 ChatBot Arena, lmsys org, 2023.05 Commentクラウドソーシング型のチャットボット評価するシステム。ユーザはシステムにアクセスすると、二つのanonymisedされたLLMと対話し、どちらが優れていたかをvotingする。すべてのシステムとユーザのinteractionはロギングされており、最終的にElo RatingでLLM.をランキング付け ... #Article#NeuralNetwork#Library#Transformer
Issue Date: 2023-05-04 OpenLLaMA CommentLLaMAと同様の手法を似たデータセットに適用し商用利用可能なLLaMAを構築した模様 ... #Article#Survey
Issue Date: 2023-05-04 LLM ecosystem graphs Comment様々なfonudation model、それらを利用したアプリケーション、依存関係がまとまったページPercy Liangのグループが運用してるっぽい？ ... #Article#Assessment
Issue Date: 2023-04-30 PandaLM Comment異なるLLMを再現性のある形で評価するためのライブラリ2つの異なるLLMのoutputを比較し、どちらが優れているか理由付きで説明する。人間が作成して1000サンプルの多様なアノテーションデータセットを使い評価できる。 ... #Article#ChatGPT#Article
Issue Date: 2023-04-27 HuggingChat, 2023 Commentclosedな世界で開発されるOpenAIのChatGPTに対して、Openなものが必要ということで、huggingfaceが出してきた例のアレです ... #Article#LongSequence
Issue Date: 2023-04-27 Unleashing Infinite-Length Input Capacity for Large-scale Language Models with Self-Controlled Memory System, 2023 Comment> Our findings indicate that our system outperforms ChatGPT in handling ultra-long inputs or conversations. と書いてあるが、定量評価の結果が全く書いていない模様。全くもって信用できない。4/ ... #Article#Survey
Issue Date: 2023-04-27 大規模言語モデル間の性能比較まとめ Comment参考になる現状だと研究用であればllama, 商用利用ならtext-davinci-003あるいはFlanT5-xxlあたりになりそうLLM Worksheet： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kT4or6b0Fedd-W_jMwYpb63e1ZR3 ... #Article#NeuralNetwork#Zero/FewShotPrompting#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-04-27 Language Models are Few-Shot Learners CommentIn-Context Learningを提案した論文論文に記載されているIn-Context Learningの定義は、しっかり押さえておいた方が良い。 ... #Article#NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp#Library#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-04-25 LoRA論文解説, Hayato Tsukagoshi, 2023.04 Commentベースとなる事前学習モデルの一部の線形層の隣に、低ランク行列A,Bを導入し、A,Bのパラメータのみをfinetuningの対象とすることで、チューニングするパラメータ数を激減させた上で同等の予測性能を達成し、推論速度も変わらないようにするfinetuning手法の解説LoRAを使うと、でかすぎるモデ ... #Article#Tools#InformationRetrieval#Library#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ... #Article#Education#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ: https://mizumot.com/lablog/archives/18 ... #Article#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-03-30 Publicly available instruction-tuned models #Article#Tools#Library
Issue Date: 2023-03-11 20B params chatgpt alternative Comment元ツイートApache2.0で公開https://twitter.com/_philschmid/status/1634492396171071488?s=46&t=VvPwEQsB--BeXx0YbYQdxQ ... #Article#NeuralNetwork#Adapter/LoRA
Issue Date: 2022-08-19 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning, Lester+, Google Research, EMNLP‘21 Comment日本語解説: https://qiita.com/kts_plea/items/79ffbef685d362a7b6ceT5のような大規模言語モデルに対してfinetuningをかける際に、大規模言語モデルのパラメータは凍結し、promptをembeddingするパラメータを独立して学習する手法 ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-09-09 GPT-3から我々は何を学べば良いのか, 山本, Japio year book 2020 CommentGPT-3の概要:GPT-3はWebサイトから数年に渡って収集したCommon Crawlというデータセットから、570GBを抜粋し学習に利用。（英語ウィキペディアの約130倍）ある単語列に後続する単語を予測するという方法（自己回帰型言語モデル）で教師なし学習を繰り返し、言語モデルを学習。GPT-3 ... #Article#NeuralNetwork#Tools#Dataset#Library
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ... #Article#NeuralNetwork#Survey
Issue Date: 2019-11-09 事前学習言語モデルの動向 _ Survey of Pretrained Language Models Comment[2019/06まで] ・ELMo（双方向2層LSTM言語モデル） ・GPT（left-to-rightの12層Transformer自己回帰言語モデル） ・BERT（24層のTransformer双方向言語モデル） ・MT-DNN（BERTの上にマルチタスク層を追加した研究） ・XLM（ELMo, ...

### DocumentSummarization (151)

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Dataset#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #NaturalLanguageGeneration#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-17 From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting, Griffin Adams+, N_A, arXiv23 Summary要約は詳細でエンティティ中心的でありながら、理解しやすくすることが困難です。この課題を解決するために、私たちは「密度の連鎖」（CoD）プロンプトを使用して、GPT-4の要約を生成します。CoDによって生成された要約は抽象的であり、リードバイアスが少なく、人間に好まれます。また、情報量と読みやすさのトレードオフが存在することも示されました。CoD要約は無料で利用できます。 Comment論文中のprompt例。InformativeなEntityのCoverageを増やすようにイテレーションを回し、各Entityに関する情報（前ステップで不足している情報は補足しながら）を具体的に記述するように要約を生成する。人間が好むEntityのDensityにはある程度の閾値がある模様（でもこ ... #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Evaluation#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。

#Pocket#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation, David Uthus+, N_A, Findings of ACL23 Summary自動要約の評価は困難であり、従来のアプローチでは人間の評価には及ばない。そこで、私たちはRISEという新しいアプローチを提案する。RISEは情報検索の技術を活用し、ゴールドリファレンスの要約がなくても要約を評価することができる。RISEは特に評価用のリファレンス要約が利用できない新しいデータセットに適しており、SummEvalベンチマークでの実験結果から、RISEは過去のアプローチと比較して人間の評価と高い相関を示している。また、RISEはデータ効率性と言語間の汎用性も示している。 Comment# 概要 Dual-Encoderを用いて、ソースドキュメントとシステム要約をエンコードし、dot productをとることでスコアを得る手法。モデルの訓練は、Contrastive Learningで行い、既存データセットのソースと参照要約のペアを正例とみなし、In Batch training# ... #Pocket#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-08-13 GPTScore: Evaluate as You Desire, Jinlan Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、生成型AIの評価における課題を解決するために、GPTScoreという評価フレームワークを提案しています。GPTScoreは、生成されたテキストを評価するために、生成型事前学習モデルの新たな能力を活用しています。19の事前学習モデルを探索し、4つのテキスト生成タスクと22の評価項目に対して実験を行いました。結果は、GPTScoreが自然言語の指示だけでテキストの評価を効果的に実現できることを示しています。この評価フレームワークは、注釈付きサンプルの必要性をなくし、カスタマイズされた多面的な評価を実現することができます。 CommentBERTScoreと同様、評価したいテキストの対数尤度で評価しているBERTScoreよりも相関が高く、instructionによって性能が向上することが示されている ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 Large Language Models are Diverse Role-Players for Summarization Evaluation, Ning Wu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキスト要約の評価フレームワークを提案し、生成されたテキストと参照テキストを客観的および主観的な側面から比較することで包括的な評価を行います。具体的には、ロールプレイヤーのプロンプティングメカニズムを使用してテキストの評価をモデル化し、コンテキストベースのプロンプティングメカニズムを導入して動的なロールプレイヤープロファイルを生成します。さらに、バッチプロンプティングに基づいたマルチロールプレイヤープロンプティング技術を使用して複数の評価結果を統合します。実験結果は、提案モデルが競争力があり、人間の評価者と高い一致性を持つことを示しています。 #Pocket#Evaluation#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 ChatGPT as a Factual Inconsistency Evaluator for Text Summarization, Zheheng Luo+, N_A, arXiv23 Summary事前学習された言語モデルによるテキスト要約の性能向上が注目されているが、生成された要約が元の文書と矛盾することが問題となっている。この問題を解決するために、効果的な事実性評価メトリクスの開発が進められているが、計算複雑性や不確実性の制約があり、人間の判断との一致に限定されている。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）がテキスト生成と言語理解の両方で優れた性能を示していることがわかっている。本研究では、ChatGPTの事実的な矛盾評価能力を評価し、バイナリエンテイルメント推論、要約ランキング、一貫性評価などのタスクで優れた性能を示した。ただし、ChatGPTには語彙的な類似性の傾向や誤った推論、指示の不適切な理解などの制限があることがわかった。 #Metrics#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NaturalLanguageGeneration#Abstractive#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-18 Improving Factuality of Abstractive Summarization without Sacrificing Summary Quality, ACL23 Summary事実性を意識した要約の品質向上に関する研究はあるが、品質を犠牲にすることなく事実性を向上させる手法がほとんどない。本研究では「Effective Factual Summarization」という技術を提案し、事実性と類似性の指標の両方で大幅な改善を示すことを示した。トレーニング中に競合を防ぐために2つの指標を組み合わせるランキング戦略を提案し、XSUMのFactCCでは最大6ポイント、CNN/DMでは11ポイントの改善が見られた。また、類似性や要約の抽象性には負の影響を与えない。 #NaturalLanguageGeneration#Abstractive#Extractive
Issue Date: 2023-07-18 Abstractive Summarizers are Excellent Extractive Summarizers, ACL23 Summary本研究では、抽出型要約と要約型要約の相乗効果を探求し、シーケンス・トゥ・シーケンス・アーキテクチャを使用した3つの新しい推論アルゴリズムを提案しています。これにより、要約型システムが抽出型システムを超えることができることを示しました。また、要約型システムは抽出型のオラクル要約にさらされることなく、両方の要約を単一のモデルで生成できることも示しました。これは、抽出型ラベルの必要性に疑問を投げかけるものであり、ハイブリッドモデルの有望な研究方向を示しています。 #NaturalLanguageGeneration#Extractive#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Extractive is not Faithful: An Investigation of Broad Unfaithfulness Problems in Extractive Summarization, ACL23 Summary本研究では、抽出的な要約の不正確さの問題について議論し、それを5つのタイプに分類します。さらに、新しい尺度であるExtEvalを提案し、不正確な要約を検出するために使用することを示します。この研究は、抽出的な要約の不正確さに対する認識を高め、将来の研究に役立つことを目指しています。 CommentExtractive SummarizatinoのFaithfulnessに関する研究。 >抽出的な要約は抽象的な要約の一般的な不正確さの問題にはあまり影響を受けにくいですが、それは抽出的な要約が正確であることを意味するのでしょうか？結論はノーです。 >本研究では、抽出的な要約に現れる広範な不正 ... #NaturalLanguageGeneration#Dataset#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization, ACL23 Summary会議の要約技術の開発には注釈付きの会議コーパスが必要ですが、その欠如が問題となっています。本研究では、新しいベンチマークデータセットであるMeetingBankを提案しました。MeetingBankは、会議議事録を短いパッセージに分割し、特定のセグメントと対応させることで、会議の要約プロセスを管理しやすいタスクに分割することができます。このデータセットは、会議要約システムのテストベッドとして利用できるだけでなく、一般の人々が議会の意思決定の仕組みを理解するのにも役立ちます。ビデオリンク、トランスクリプト、参照要約などのデータを一般に公開し、会議要約技術の開発を促進します。 #NaturalLanguageGeneration#Controllable#Dataset#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #Survey#Abstractive#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 TACL Abstractive Meeting Summarization: A Survey, TACL23 Summary会議の要約化において、深層学習の進歩により抽象的要約が改善された。本論文では、抽象的な会議の要約化の課題と、使用されているデータセット、モデル、評価指標について概説する。 #Abstractive#pretrained-LM#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-13 Z-Code++: A Pre-trained Language Model Optimized for Abstractive Summarization, ACL23 Summaryこの論文では、新しい事前学習言語モデルであるZ-Code++を提案し、抽象的なテキスト要約に最適化されています。Z-Code++は、2つのフェーズの事前学習とディセントラル化アテンション層、およびエンコーダー内のフュージョンを使用しています。このモデルは、低リソースの要約タスクで最先端の性能を発揮し、パラメータ効率的であり、他の競合モデルを大幅に上回ります。 #BeamSearch#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2023-08-16 BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization, Yixin Liu+, N_A, arXiv22 Summary従来の抽象的要約モデルでは、最尤推定を使用して訓練されていましたが、この方法では複数の候補要約を比較する際に性能が低下する可能性があります。そこで、非確定論的な分布を仮定し、候補要約の品質に応じて確率を割り当てる新しい訓練パラダイムを提案しました。この手法により、CNN/DailyMailとXSumのデータセットで最高の結果を達成しました。さらに、モデルが候補要約の品質とより相関のある確率を推定できることも示されました。 Commentビーム内のトップがROUGEを最大化しているとは限らなかったため、ROUGEが最大となるような要約を選択するようにしたら性能爆上げしましたという研究。実質現在のSoTA ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-free#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of Summarization, Fajri Koto+, N_A, JAIR22 Summary本論文では、FFCIという細かい要約評価のためのフレームワークを提案しました。このフレームワークは、信頼性、焦点、カバレッジ、および文間の連続性の4つの要素から構成されています。新しいデータセットを構築し、評価メトリックとモデルベースの評価方法をクロス比較することで、FFCIの4つの次元を評価するための自動的な方法を開発しました。さまざまな要約モデルを評価し、驚くべき結果を得ました。 Comment先行研究でどのようなMetricが利用されていて、それらがどういった観点のMetricなのかや、データセットなど、非常に細かくまとまっている。Faithfulness(ROUGE, STS-Score, BERTScoreに基づく), Focus and Coverage (Question Ans ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #Evaluation#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 SummaC: Re-Visiting NLI-based Models for Inconsistency Detection in Summarization, Laban+, TACL22 Summary要約の領域では、入力ドキュメントと要約が整合していることが重要です。以前の研究では、自然言語推論（NLI）モデルを不整合検出に適用するとパフォーマンスが低下することがわかりました。本研究では、NLIを不整合検出に再評価し、過去の研究での入力の粒度の不一致が問題であることを発見しました。新しい手法SummaCConvを提案し、NLIモデルを文単位にドキュメントを分割してスコアを集計することで、不整合検出に成功裏に使用できることを示しました。さらに、新しいベンチマークSummaCを導入し、74.4%の正確さを達成し、先行研究と比較して5%の改善を実現しました。 #Metrics#Evaluation#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation, Or Honovich+, N_A, the Second DialDoc Workshop on Document-grounded Dialogue and Conversational Question Answering22 Summary事実の整合性メトリックの包括的な調査と評価であるTRUEを紹介。さまざまな最先端のメトリックと11のデータセットを対象に行った結果、大規模なNLIおよび質問生成・回答ベースのアプローチが強力で補完的な結果を達成することがわかった。TRUEをモデルおよびメトリックの開発者の出発点として推奨し、さらなる評価方法の向上に向けた進歩を期待している。 CommentFactualConsistencyに関するMetricが良くまとまっている ... #Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 MaskEval: Weighted MLM-Based Evaluation for Text Summarization and Simplification, Yu Lu Liu+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキストの要約と簡素化のための参照のない評価尺度であるMaskEvalを提案しています。MaskEvalは、候補テキストとソーステキストの連結に対してマスクされた言語モデリングを行い、重要な品質の側面ごとに相対的な重要性を調整することができます。さらに、英語の要約と簡素化における人間の判断との相関に基づいて、その効果を示し、両方のタスク間での転移シナリオを探索します。 #Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Play the Shannon Game With Language Models: A Human-Free Approach to Summary Evaluation, Nicholas Egan+, N_A, AAAI22 Summaryこの研究では、事前学習済み言語モデルを使用して、参照フリーの要約評価指標を提案します。これにより、要約の品質を測定するための新しい手法が開発されます。また、提案手法が人間の判断と高い相関関係を持つことが実証されます。 #Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Reference-free Summarization Evaluation via Semantic Correlation and Compression Ratio, Liu+, NAACL22 Summary本研究では、参照ベースの評価方法の柔軟性の欠如を解消するために、事前学習済み言語モデルを使用して自動参照フリーの評価指標を提案します。この指標は、要約の意味的な分布と圧縮率を考慮し、人間の評価とより一致していることが実験で示されました。 #Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 Re-Examining System-Level Correlations of Automatic Summarization Evaluation Metrics, Deutsch+, NAACL22 Summary本研究では、自動要約評価尺度のシステムレベルの相関に関する不整合を修正するための変更を提案しています。具体的には、全テストセットを使用して自動評価尺度のシステムスコアを計算し、実際のシナリオでよく見られる自動スコアのわずかな差によって分離されたシステムのペアに対してのみ相関を計算することを提案しています。これにより、より正確な相関推定と高品質な人間の判断の収集が可能となります。 #Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 Does Summary Evaluation Survive Translation to Other Languages?, Braun+, NAACL22 Summary要約データセットの作成は費用と時間がかかるが、機械翻訳を使用して既存のデータセットを他の言語に翻訳することで、追加の言語での使用が可能になる。この研究では、英語の要約データセットを7つの言語に翻訳し、自動評価尺度によるパフォーマンスを比較する。また、人間と自動化された要約のスコアリング間の相関を評価し、翻訳がパフォーマンスに与える影響も考慮する。さらに、データセットの再利用の可能性を見つけるために、特定の側面に焦点を当てる。 #Metrics#Evaluation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 SummScore: A Comprehensive Evaluation Metric for Summary Quality Based on Cross-Encoder, Wuhang Lin+, N_A, arXiv22 Summary要約の品質評価メトリクスの問題を解決するために、SummScoreという包括的な評価メトリクスを提案する。SummScoreはCrossEncoderに基づいており、要約の多様性を抑制せずに要約の品質を評価することができる。さらに、SummScoreは一貫性、一貫性、流暢さ、関連性の4つの側面で評価することができる。実験結果は、SummScoreが既存の評価メトリクスを上回ることを示している。また、SummScoreの評価結果を16の主要な要約モデルに提供している。 #Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 SueNes: A Weakly Supervised Approach to Evaluating Single-Document Summarization via Negative Sampling, Bao+, NAACL22 Summary従来の自動要約評価メトリックは語彙の類似性に焦点を当てており、意味や言語的な品質を十分に捉えることができない。参照要約が必要であるためコストがかかる。本研究では、参照要約が存在しない弱教師あり要約評価手法を提案する。既存の要約データセットを文書と破損した参照要約のペアに変換してトレーニングする。ドメイン間のテストでは、提案手法がベースラインを上回り、言語的な品質を評価する上で大きな利点を示した。 #Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 PrefScore: Pairwise Preference Learning for Reference-free Summarization Quality Assessment, Luo+, COLING22 Summary人間による参照要約のない機械生成の要約の評価を行うために、ブラッドリー・テリーのパワーランキングモデルを使用して要約の優劣を判断する方法を提案する。実験結果は、この方法が人間の評価と高い相関を持つスコアを生成できることを示している。 #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 How to Find Strong Summary Coherence Measures? A Toolbox and a Comparative Study for Summary Coherence Measure Evaluation, Steen+, COLING22 Summary要約の一貫性を自動的に評価することは重要であり、さまざまな方法が提案されていますが、異なるデータセットと評価指標を使用して評価されるため、相対的なパフォーマンスを理解することが困難です。本研究では、要約の一貫性モデリングのさまざまな方法について調査し、新しい分析尺度を導入します。現在の自動一貫性尺度はすべての評価指標において信頼性のある一貫性スコアを割り当てることができませんが、大規模言語モデルは有望な結果を示しています。 #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 Universal Evasion Attacks on Summarization Scoring, Wenchuan Mu+, N_A, BlackboxNLP workshop on ACL22 Summary要約の自動評価は重要であり、その評価は複雑です。しかし、これまで要約の評価は機械学習のタスクとは考えられていませんでした。本研究では、自動評価の堅牢性を探るために回避攻撃を行いました。攻撃システムは、要約ではない文字列を予測し、一般的な評価指標であるROUGEやMETEORにおいて優れた要約器と競合するスコアを達成しました。また、攻撃システムは最先端の要約手法を上回るスコアを獲得しました。この研究は、現在の評価システムの堅牢性の低さを示しており、要約スコアの開発を促進することを目指しています。 #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 DocAsRef: A Pilot Empirical Study on Repurposing Reference-Based Summary Quality Metrics Reference-Freely, Forrest Sheng Bao+, N_A, arXiv22 Summary参照ベースと参照フリーの要約評価メトリックがあります。参照ベースは正確ですが、制約があります。参照フリーは独立していますが、ゼロショットと正確さの両方を満たせません。本研究では、参照ベースのメトリックを使用してゼロショットかつ正確な参照フリーのアプローチを提案します。実験結果は、このアプローチが最も優れた参照フリーのメトリックを提供できることを示しています。また、参照ベースのメトリックの再利用と追加の調整についても調査しています。 #NeuralNetwork#Abstractive
Issue Date: 2022-09-02 Long Document Summarization with Top-down and Bottom-up Inference, Pang+, Salesforce Research, arXiv22 Comment日本語解説: https://zenn.dev/ty_nlp/articles/9f5e5dd3084dbd 以下、上記日本語解説記事を読んで理解した内容をまとめます。ありがとうございます。 # 概要 基本的にTransformerベースのモデル（e.g. BERTSum, BART,>The ... #Metrics#Tools#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 How to Evaluate a Summarizer: Study Design and Statistical Analysis for Manual Linguistic Quality Evaluation, Steen+, EACL21 Summary要約システムの評価方法についての調査結果を報告しました。要約の言語的品質についての評価実験を行い、最適な評価方法は側面によって異なることを示しました。また、研究パラメータや統計分析方法についても問題点を指摘しました。さらに、現行の方法では固定された研究予算の下では信頼性のある注釈を提供できないことを強調しました。 Comment要約の人手評価に対する研究 ... #Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 Reliability of Human Evaluation for Text Summarization: Lessons Learned and Challenges Ahead, Iskender+, EACL21 Summary人間評価の信頼性に関する研究では、参加者の情報や実験の詳細が提供されていないことが多い。また、人間評価の信頼性に影響を与える要因についても研究されていない。そこで、私たちは人間評価実験を行い、参加者の情報や実験の詳細を提供し、異なる実験結果を比較した。さらに、専門家と非専門家の評価の信頼性を確保するためのガイドラインを提供し、信頼性に影響を与える要因を特定した。 Comment要約の人手評価に対する信頼性に関して研究。人手評価のガイドラインを提供している。 ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #Metrics#Evaluation#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation, Deng+, EMNLP21 Summary本研究では、自然言語生成（NLG）タスクの評価において、情報の整合性を重視した統一的な視点を提案する。情報の整合性を評価するための解釈可能な評価指標のファミリーを開発し、ゴールドリファレンスデータを必要とせずに、さまざまなNLGタスクの評価を行うことができることを実験で示した。 CommentCTC ... #Metrics#Evaluation#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 BARTSCORE: Evaluating Generated Text as Text Generation, Yuan+ （w_ Neubigさん）, NeurIPS21 Summary本研究では、生成されたテキストの評価方法について検討しました。具体的には、事前学習モデルを使用してテキスト生成の問題をモデル化し、生成されたテキストを参照出力またはソーステキストに変換するために訓練されたモデルを使用しました。提案したメトリックであるBARTSCOREは、情報量、流暢さ、事実性などの異なる視点のテキスト評価に柔軟に適用できます。実験結果では、既存のトップスコアリングメトリックを上回る性能を示しました。BARTScoreの計算に使用するコードは公開されており、インタラクティブなリーダーボードも利用可能です。 CommentBARTScore# 概要 ソーステキストが与えられた時に、BARTによって生成テキストを生成する尤度を計算し、それをスコアとする手法。テキスト生成タスクをテキスト生成モデルでスコアリングすることで、pre-trainingされたパラメータをより有効に活用できる（e.g. BERTScoreやMov ... #Metrics#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Towards Question-Answering as an Automatic Metric for Evaluating the Content Quality of a Summary, Deutsch+, TACL21 Summary要約の品質を評価するための新しい指標であるQAEvalを提案する。QAEvalは質問応答（QA）を使用して要約と参照の情報の重複を測定するため、従来のテキストの重複に基づく指標とは異なる。実験結果から、QAEvalは現在の最先端の指標よりも優れたパフォーマンスを示し、他の評価とも競争力があることがわかった。QAEvalの構成要素を分析することで、その潜在的な上限パフォーマンスは他の自動評価指標を上回り、ゴールドスタンダードのピラミッドメソッドに近づくと推定される。 #Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ESTIME: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, Eval4NLP21 Summary私たちは、新しい参照なし要約品質評価尺度を提案します。この尺度は、要約とソースドキュメントの間の潜在的な矛盾を見つけて数えることに基づいています。提案された尺度は、一貫性と流暢さの両方で他の評価尺度よりも専門家のスコアと強い相関を示しました。また、微妙な事実の誤りを生成する方法も紹介しました。この尺度は微妙なエラーに対してより感度が高いことを示しました。 #Tutorial#Dataset
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2021-09-09 Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, Lisa+ （Percy Liang）, Stanford University, ACL21 Comment言語モデルをfine-tuningする際，エンコード時に「接頭辞」を潜在表現として与え，「接頭辞」部分のみをfine-tuningすることで（他パラメータは固定），より少量のパラメータでfine-tuningを実現する方法を提案．接頭辞を潜在表現で与えるこの方法は，GPT-3のpromptingに着 ... #Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of Summaries, Wang, ACL20 Summary要約の事実の不整合を特定するための自動評価プロトコルであるQAGSを提案する。QAGSは、要約とソースについて質問をし、整合性がある回答を得ることで要約の事実的整合性を評価する。QAGSは他の自動評価指標と比較して高い相関を持ち、自然な解釈可能性を提供する。QAGSは有望なツールであり、https://github.com/W4ngatang/qagsで利用可能。 CommentQAGS生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #Pocket#Hallucination
Issue Date: 2023-08-16 Reducing Quantity Hallucinations in Abstractive Summarization, Zheng Zhao+, N_A, EMNLP20 SummaryHermanシステムは、抽象的な要約において幻覚を回避するために、数量エンティティを認識し、元のテキストでサポートされている数量用語を持つ要約を上位にランク付けするアプローチを提案しています。実験結果は、このアプローチが高い適合率と再現率を持ち、F$_1$スコアが向上することを示しています。また、上位にランク付けされた要約が元の要約よりも好まれることも示されています。 Comment数量に関するhallucinationを緩和する要約手法 ... #Metrics#Evaluation#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 FEQA: A Question Answering Evaluation Framework for Faithfulness Assessment in Abstractive Summarization, Durmus+, ACL20 Summaryニューラル抽象的要約モデルの信頼性を評価するために、人間の注釈を収集し、信頼性の自動評価指標であるFEQAを提案した。FEQAは質問応答を利用して要約の信頼性を評価し、特に抽象的な要約において人間の評価と高い相関を示した。 CommentFEQA生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #Metrics#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 HOLMS: Alternative Summary Evaluation with Large Language Models, Mrabet+, COLING20 Summary要約手法の評価尺度として、ROUGEとBLEUが一般的に使用されているが、これらは語彙的な性質を持ち、ニューラルネットワークのトレーニングには限定的な可能性がある。本研究では、大規模なコーパスで事前学習された言語モデルと語彙的類似度尺度を組み合わせた新しい評価尺度であるHOLMSを提案する。実験により、HOLMSがROUGEとBLEUを大幅に上回り、人間の判断との相関も高いことを示した。 CommentHybrid Lexical and MOdel-based evaluation of Summaries (HOLMS) ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #Metrics#Evaluation#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization, Kryscinski+, EMNLP20 Summary本研究では、要約の事実的な整合性を検証するためのモデルベースのアプローチを提案しています。トレーニングデータはルールベースの変換を用いて生成され、モデルは整合性の予測とスパン抽出のタスクで共同してトレーニングされます。このモデルは、ニューラルモデルによる要約に対して転移学習を行うことで、以前のモデルを上回る性能を示しました。さらに、人間の評価でも補助的なスパン抽出タスクが有用であることが示されています。データセットやコード、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されています。 CommentFactCC近年のニューラルモデルは流ちょうな要約を生成するが、それらには、unsuportedなinformationが多く含まれていることを示した ... #Metrics#Evaluation#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot Paraphrasing, Thompson+, EMNLP20 Summaryパラフレーザを使用して機械翻訳の評価を行うタスクを定義し、多言語NMTシステムをトレーニングしてパラフレーシングを行います。この手法は直感的であり、人間の判断を必要としません。39言語でトレーニングされた単一モデルは、以前のメトリクスと比較して優れたパフォーマンスを示し、品質推定のタスクでも優れた結果を得ることができます。 CommentPRISM ... #Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Fill in the BLANC: Human-free quality estimation of document summaries, Vasilyev+, Eval4NLP20 SummaryBLANCは、要約の品質を自動的に推定するための新しいアプローチです。BLANCは、事前学習済みの言語モデルを使用してドキュメントの要約にアクセスし、要約の機能的なパフォーマンスを測定します。BLANCスコアは、ROUGEと同様に人間の評価と良好な相関関係を持ち、人間によって書かれた参照要約が不要なため、完全に人間不在の要約品質推定が可能です。 #Evaluation#Reference-free#Training-Free
Issue Date: 2023-08-13 SUPERT: Towards New Frontiers in Unsupervised Evaluation Metrics for Multi-Document Summarization, Gao+, ACL20 Summaryこの研究では、教師なしの複数文書要約評価メトリックスについて調査しています。提案手法SUPERTは、擬似的な参照要約として選択された重要な文を使用し、文脈化埋め込みとソフトトークンアラインメント技術を用いて要約の品質を評価します。SUPERTは従来の教師なし評価メトリックスよりも人間の評価との相関が高く、18〜39％の向上が見られます。また、SUPERTを報酬として使用してニューラルベースの強化学習要約器をガイドすることで、有利なパフォーマンスを実現しています。ソースコードはGitHubで入手可能です。 Commentpseudo-reference summaryを作成し、referenceに対してSBERTを適用しsystem-reference間の類似度を測ることで、unsupervisedに複数文書要約を評価する手法。まずTACのデータに対して、既存研究（single document summarips ... #Metrics#Evaluation#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, Sellam+, ACL20 SummaryBLEURTは、BERTをベースとした学習済みの評価指標であり、人間の判断と高い相関を持つことが特徴です。BLEURTは、数千のトレーニング例を使用してバイアスのある評価をモデル化し、数百万の合成例を使用してモデルの汎化を支援します。BLEURTは、WMT Metrics共有タスクとWebNLGデータセットで最先端の結果を提供し、トレーニングデータが少ない場合や分布外の場合でも優れた性能を発揮します。 #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #NeuralNetwork#MachineTranslation#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2022-12-01 Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks, Rothe+, Google Research, TACL20 Comment# 概要 BERT-to-BERT論文。これまでpre-trainedなチェックポイントを利用する研究は主にNLUで行われてきており、Seq2Seqでは行われてきていなかったので、やりました、という話。 publicly availableなBERTのcheckpointを利用し、BERTをen ... #PersonalizedDocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ... #NeuralNetwork#Extractive
Issue Date: 2023-08-28 Text Summarization with Pretrained Encoders, Liu+ （with Lapata）, EMNLP-IJCNLP19 Summary本研究では、最新の事前学習言語モデルであるBERTを使用して、テキスト要約のための一般的なフレームワークを提案します。抽出型モデルでは、新しいエンコーダを導入し、文の表現を取得します。抽象的な要約については、エンコーダとデコーダの最適化手法を異ならせることで不一致を緩和します。さらに、2段階のファインチューニングアプローチによって要約の品質を向上させました。実験結果は、提案手法が最先端の結果を達成していることを示しています。 CommentBERTSUMEXT論文通常のBERTの構造と比較して、文ごとの先頭に[CLS]トークンを挿入し、かつSegment Embeddingsを文ごとに交互に変更することで、文のrepresentationを取得できるようにする。 その後、encodingされたsentenceの[CLS]トークンに対応 ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-08-16 Neural Text Summarization: A Critical Evaluation, Krysciski+ （w_ Richard Socher）, EMNLP-IJCNLP19 Summaryテキスト要約の研究は進展が停滞しており、データセット、評価指標、モデルの3つの要素に問題があることが指摘されている。自動収集されたデータセットは制約が不十分であり、ノイズを含んでいる可能性がある。評価プロトコルは人間の判断と相関が弱く、重要な特性を考慮していない。モデルはデータセットのバイアスに過適合し、出力の多様性が限られている。 #Metrics#Evaluation#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 Question answering as an automatic evaluation metric for news article summarization, Eyal+, NAACL19 Summary最近の自動要約の研究では、ROUGEスコアの最大化に焦点を当てているが、本研究では代替的な評価指標であるAPESを提案する。APESは、要約が一連の手動作成質問に答える能力を定量化する。APESを最大化するエンドツーエンドのニューラル抽象モデルを提案し、ROUGEスコアを向上させる。 CommentAPES ... #Metrics#Evaluation
Issue Date: 2023-08-16 Studying Summarization Evaluation Metrics in the Appropriate Scoring Range, Peyrard+, ACL19 Summary自動評価メトリックは通常、人間の判断との相関性を基準に比較されるが、既存の人間の判断データセットは限られている。現代のシステムはこれらのデータセット上で高スコアを出すが、評価メトリックの結果は異なる。高スコアの要約に対する人間の判断を収集することで、メトリックの信頼性を解決することができる。これは要約システムとメトリックの改善に役立つ。 Comment要約のメトリックがhuman judgmentsに対してcorrelationが低いことを指摘 ... #NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2023-08-13 HighRES: Highlight-based Reference-less Evaluation of Summarization, Hardy+, N_A, ACL19 Summary要約の手動評価は一貫性がなく困難なため、新しい手法であるHighRESを提案する。この手法では、要約はソースドキュメントと比較して複数のアノテーターによって評価され、ソースドキュメントでは重要な内容がハイライトされる。HighRESはアノテーター間の一致度を向上させ、システム間の違いを強調することができることを示した。 Comment人手評価の枠組み ... #MachineTranslation#Evaluation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 MoverScore: Text Generation Evaluating with Contextualized Embeddings and Earth Mover Distance, Zhao+, EMNLP-IJCNLP19 Summary本研究では、テキスト生成システムの評価尺度について調査し、システムの出力と参照テキストの意味に基づいて比較する尺度を提案します。この尺度は、要約、機械翻訳、画像キャプション、データからテキストへの生成などのタスクで有効であり、文脈化表現と距離尺度を組み合わせたものが最も優れています。また、提案した尺度は強力な汎化能力を持っており、ウェブサービスとして提供されています。 CommentWord Mover Distance (WMD)の解説: https://yubessy.hatenablog.com/entry/2017/01/10/122737 ... #Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 Answers Unite Unsupervised Metrics for Reinforced Summarization Models, Scialom+, EMNLP-IJCNLP19 Summary最近、再強化学習（RL）を使用した抽象的要約手法が提案されており、従来の尤度最大化を克服するために使用されています。この手法は、複雑で微分不可能なメトリクスを考慮することで、生成された要約の品質と関連性を総合的に評価することができます。ROUGEという従来の要約メトリクスにはいくつかの問題があり、代替的な評価尺度を探求する必要があります。報告された人間評価の分析によると、質問応答に基づく提案されたメトリクスはROUGEよりも有利であり、参照要約を必要としないという特徴も持っています。これらのメトリクスを使用してRLベースのモデルをトレーニングすることは、現在の手法に比べて改善をもたらします。 CommentSummaQA ... #PersonalizedDocumentSummarization#Personalization
Issue Date: 2023-05-08 Towards Personalized Review Summarization via User-Aware Sequence Network, Li+, AAAI19 Comment同じレビューに対しても、異なるユーザは異なるSumamryを生成するよね、というところがモチベーションとなり、Personalized Review Summarizationを提案。初めてPersonalizationの問題について提案した研究。 ![image](https://user-imu ... #review
Issue Date: 2023-05-06 Neural Review Summarization Leveraging User and Product Information, Liu+, CIKM19 #Metrics#Pocket#Evaluation#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 A Semantic QA-Based Approach for Text Summarization Evaluation, Ping Chen+, N_A, AAAI18 Summary自然言語処理システムの評価における問題の一つは、2つのテキストパッセージの内容の違いを特定することです。本研究では、1つのテキストパッセージを小さな知識ベースとして扱い、多数の質問を投げかけて内容を比較する方法を提案します。実験結果は有望であり、2007年のDUC要約コーパスを使用して行われました。 CommentQGQAを提案した研究 ... #Dataset
Issue Date: 2018-06-29 Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies, Max+, NAACL18 Comment文書要約に使用可能なデータセット 38の出版元からデータを収集し、サイズは1.3M article程度 既存のデータセットと比較すると、Coverageが高く生成的なものを多く含むことが特徴 詳細は：https://summari.es ... #Multi#Document#Pocket#VariationalAutoEncoder
Issue Date: 2018-10-05 Salience Estimation via Variational Auto-Encoders for Multi-Document Summarization, Li+, AAAI17 #NeuralNetwork#Document#Supervised#Pocket
Issue Date: 2018-01-01 Coarse-to-Fine Attention Models for Document Summarization, Ling+ （with Rush）, ACL17 Workshop on New Frontiers in Summarization #Metrics
Issue Date: 2018-01-01 Why We Need New Evaluation Metrics for NLG, Novikova+, EMNLP17 Comment解説スライド：https://www.dropbox.com/s/7o8v64nr6gyj065/20170915_SNLP2017_Nishikawa.pptx?dl=0言語生成の評価指標が信用ならないので、3種類の生成器、3種類のデータを用意し、多数の自動評価尺度を利用した評価結果と人手評価の結 ... #Single#NeuralNetwork#Document#Supervised#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks, See+, ACL17 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/get-to-the-point-summarization-with-pointergenerator-networks/1単語の生成と単語のコピーの両方を行えるハイブリッドなニューラル文書 ... #Supervised#Pocket#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization, Paulus+（with Socher）, arXiv17 #NeuralNetwork#Supervised#Pocket#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Cutting-off redundant repeating generations for neural abstractive summarization, Suzuki+, EACL17 #Multi#NeuralNetwork#Document#Supervised#GraphBased#GraphConvolutionalNetwork#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 Graph-based Neural Multi-Document Summarization, Yasunaga+, arXiv17 CommentGraph Convolutional Network (GCN)を使って、MDSやりましたという話。 既存のニューラルなMDSモデル [Cao et al., 2015, 2017] では、sentence間のrelationが考慮できていなかったが、GCN使って考慮した。 また、MDSの学習デー ... #Survey
Issue Date: 2017-12-31 Recent Advances in Document Summarization, Yao+, Knowledge and Information Systems17 #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2018-10-06 Neural Headline Generation with Minimum Risk Training, Ayana+, N_A, arXiv16 Summary自動見出し生成のために、最小リスクトレーニング戦略を使用してモデルパラメータを最適化し、見出し生成の改善を実現する。提案手法は英語と中国語の見出し生成タスクで最先端のシステムを上回る性能を示す。 #Single#Document#DomainAdaptation#Supervised#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Learning from Numerous Untailored Summaries, Kikuchi+, PRICAI16 CommentNew York Times Annotated Corpus（NYTAC）に含まれる大量の正解要約データを利用する方法を提案。 NYTACには650,000程度の人手で生成された参照要約が付与されているが、このデータを要約の訓練データとして活用した事例はまだ存在しないので、やりましたという話。 ... #Single#NeuralNetwork#Document#Supervised#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL16 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/incorporating-copying-mechanism-in-sequene-to-sequence-learning単語のコピーと生成、両方を行えるネットワークを提案。 locati ... #Single#NeuralNetwork#Document#Supervised#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 Distraction-Based Neural Networks for Modeling Documents, Chen+, IJCAI16 CommentNeuralなモデルで「文書」の要約を行う研究。 提案手法では、attention-basedなsequence-to-sequenceモデルにdistractionと呼ばれる機構を導入することを提案。 distractionを導入するmotivationは、入力文書中の異なる情報を横断 ... #Single#NeuralNetwork#Document#Supervised#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 Neural Summarization by Extracting Sentences and Words, Cheng+, ACL16 CommentExtractiveかつNeuralな単一文書要約ならベースラインとして使用した方がよいかも ... #NeuralNetwork#Document#Supervised#Abstractive
Issue Date: 2017-12-28 Distraction-Based Neural Networks for Modeling Documents, Chen+, IJCAI16 CommentNeuralなモデルで「文書」の要約を行う研究。 提案手法では、attention-basedなsequence-to-sequenceモデルにdistractionと呼ばれる機構を導入することを提案。 distractionを導入するmotivationは、入力文書中の異なる情報を横断Dist ... #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT15 Summary私たちは、機械翻訳の評価に文字n-gram Fスコアを使用することを提案します。私たちは、このメトリックがシステムレベルとセグメントレベルで人間のランキングと相関しており、特にセグメントレベルでの相関が非常に高いことを報告しました。この提案は非常に有望であり、WMT14の共有評価タスクでも最高のメトリックを上回りました。 Commentcharacter-basedなn-gram overlapをreferenceとシステムで計算する手法 ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Evaluation#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #Metrics
Issue Date: 2018-01-01 Re-evaluating Automatic Summarization with BLEU and 192 Shades of ROUGE, Graham, EMNLP15 Comment文書要約で使用されているMetric、特にBLEUやROUGEの結果（可能な１９２のパターン）と、人手の結果との相関を再分析している。 その結果、BLEUがもっとも人手評価との相関が高く、ROUGE-2のPrecisionの平均(ステミング、stop words除去)がROUGEの中でbest- ... #NeuralNetwork#Sentence#Supervised#Abstractive
Issue Date: 2017-12-31 A Neural Attention Model for Sentence Summarization, Rush+, EMNLP15 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/a-neural-attention-model-for-sentence-summarization-65612331 ... #Single#NeuralNetwork#Sentence#Document#Dataset#Abstractive
Issue Date: 2017-12-28 LCSTS: A large scale chinese short text summarizatino dataset, Hu+, EMNLP15 CommentLarge Chinese Short Text Summarization (LCSTS) datasetを作成 データセットを作成する際は、Weibo上の特定のorganizationの投稿の特徴を利用。 Weiboにニュースを投稿する際に、投稿の冒頭にニュースのvery short sCop ... #NeuralNetwork#Sentence
Issue Date: 2017-12-28 Sentence Compression by Deletion with LSTMs, Fillipova+, EMNLP15 Commentslide:https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/sentence-compression-by-deletion-with-lstms ... #review
Issue Date: 2023-05-08 Empirical analysis of exploiting review helpfulness for extractive summarization of online reviews, Xiong+, COLING14 Commentレビューのhelpfulnessを利用したunsupervisedなreview summarization手法を提案。helpfulessによりレビューをフィルタリングするだけでなく、トピックモデルでsentenceをクラスタリングする際にhelpfulnessの情報も活用している模様。 最 ... #Others
Issue Date: 2018-01-01 Detecting information-dense texts in multiple news domains, Yang+, AAAI14 Commentニュース記事の第一段落目がinformativeか否か（重要なfactual informationが記述されているか否か）を分類する研究。 New York Times Annotated Corpusに対して、自動的にinformative, non-informativeなラベルづけを行う手 ... #Multi#Single#Document#Unsupervised#GraphBased#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 CTSUM: Extracting More Certain Summaries for News Articles, Wan+, SIGIR14 Comment要約を生成する際に、情報の”確実性”を考慮したモデルCTSUMを提案しましたという論文（今まではそういう研究はなかった） ``` "However, it seems that Obama will not use the platform to relaunch his stalled d解説ス ... #Single#Document#Supervised#Abstractive#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Generate Coherent Sumamry with Discriminative Hidden Semi-Markov Model, Nishikawa+, COLING14 CommentHidden-semi-markovモデルを用いた単一文書要約手法を提案。 通常のHMMでは一つの隠れ状態に一つのunit（要約の文脈だと文？）が対応するが、hidden-semi-markov(HSMM)モデルでは複数のunitを対応づけることが可能。 隠れ状態に対応するunitを文だと考評価に ... #Multi#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Hierarchical Summarization: Scaling Up Multi-Document Summarization, Christensen+, ACL14 Comment## 概要 だいぶ前に読んだ。好きな研究。 テキストのsentenceを階層的にクラスタリングすることで、抽象度が高い情報から、関連する具体度の高いsentenceにdrill downしていけるInteractiveな要約を提案している。 ## 手法 通常のMDSでのデータセットの規模は上位に紐 ... #Evaluation
Issue Date: 2023-08-23 Automatically Assessing Machine Summary Content Without a Gold Standard, Louis+（w_ Nenkova）, ACL13 Summary本研究では、要約の評価において新しい技術を提案しています。これにより、人間の要約が利用できない場合や、単一のモデルしか利用できない場合でも正確な評価が可能となります。具体的には、モデルに依存しない評価技術や、システム要約の類似性を定量化する尺度などを提案しています。これにより、要約の評価を人間の評価と正確に再現することができます。また、擬似モデルを導入することで、利用可能なモデルのみを使用する場合よりも人間の判断との相関が高くなることも示しています。さらに、システム要約のランキング方法についても探求しており、驚くほど正確なランキングが可能となります。 Commentメタ評価の具体的な手順について知りたければこの研究を読むべし ... #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #Pocket#Evaluation#CrossLingual
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages, Koto+ （w_ Tim先生）, Findings of ACL12 Summaryこの研究では、異なる言語の要約コーパスを使用して、マルチリンガルBERTを用いたBERTScoreが他の要約評価メトリックスよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されました。これは、英語以外の言語においても有効であることを示しています。 #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #Survey
Issue Date: 2017-12-31 A Survey of Text Summarization Techniques, Nenkova+, Springer12 #Evaluation#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Discourse constraints for document compression, Clarke+ （w_ Lapata）, Computational Linguistics10 CommentQAベースドなアプローチを人手評価に導入した初めての研究 ... #Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ROUGE-C: A fully automated evaluation method for multi-document summarization, He+, International Conference on Granular Computing08 Summaryこの論文では、ROUGEを使用して要約を評価する方法について説明しています。ROUGEは、要約評価のために広く使用されていますが、手動の参照要約が必要です。この研究では、ROUGE-Cという手法を開発しました。ROUGE-Cは、参照要約を入力情報に置き換えることで、手動の参照要約なしで要約を評価することができます。実験結果は、ROUGE-Cが人間の判断を含む参照要約とよく相関していることを示しています。 #Metrics#Evaluation#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-14 Supervised automatic evaluation for summarization with voted regression model, Hirao+, Information and Processing & Management07 Summary要約システムの評価には高品質な人間の評価が必要だが、コストが高いため自動評価方法が必要。提案手法は投票回帰モデル（VRM）を使用し、従来の自動評価方法と比較してエラー削減を達成。さらに、最も高い相関係数を得た。 CommentVRM ... #Multi#Document#IntegerLinearProgramming (ILP)#Extractive
Issue Date: 2018-01-17 A study of global inference algorithms in multi-document summarization, Ryan McDonald, ECIR07 Comment文書要約をナップサック問題として定式化し、厳密解（動的計画法、ILP Formulation）、近似解(Greedy)を求める手法を提案。 ... #GraphBased#Comments#Extractive#CIKM
Issue Date: 2017-12-28 Comments-Oriented Blog Summarization by Sentence Extraction, CIKM07, Hu+, 2007, 2007.11 #Multi#Classic
Issue Date: 2023-08-27 Centroid-based summarization of multiple documents: sentence extraction, utility-based evaluation, and user studies, Radev+, Information Processing & Management04 CommentMEAD, Centroid-basedな手法で要約を実施する古典的なMDS手法 ... #OpinionMining#review
Issue Date: 2023-05-08 Mining and summarizing customer reviews, Hu+, KDD04 Commentレビュー中のユーザが記述したopinion sentenceを同定し、極性がpos/negのどちらかを判定し、pos/negそれぞれの代表的なsentenceを抽出することで要約する手法 評価をする際は、Amazon等のレビューを収集し、人間がレビューを読み、どれがopinion senten ... #Multi#Document#Extractive
Issue Date: 2018-01-17 A Formal Model for Information Selection in Multi-Sentence Text Extraction, Filatova+, COLING04 Comment初めて文書要約を最大被覆問題として定式化した研究。 ... #Alignment
Issue Date: 2018-01-15 A Phrase-Based HMM Approach to Document_Abstract Alignment, Daume+, EMNLP04 CommentAbstractsとSource TextのAlignmentをとるために、Phrase-Based HMMを提案。 Ziff-Davis Corpusのテキストに対して、2人のannotatorによってgold standardを作成。 評価においてMTにおけるIBM Model4やHMM b ... #Single#Document#GraphBased#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 TextRank: Bringing Order into Texts, Mihalcea+, EMNLP04 CommentPageRankベースの手法で、キーワード抽出/文書要約 を行う手法。 キーワード抽出/文書要約 を行う際には、ノードをそれぞれ 単語/文 で表現する。 ノードで表現されている 単語/文 のsimilarityを測り、ノード間のedgeの重みとすることでAffinity Graphを構築。 あ単一文 ... #Document
Issue Date: 2018-01-21 Cut and paste based text summarization, Jing+, NAACL00 CommentAbstractiveなSummarizationの先駆け的研究。 AbstractiveなSummarizationを研究するなら、押さえておいたほうが良い。 ... #Alignment
Issue Date: 2018-01-15 Generating Extraction-Based Summaries from Hand-Written Summaries by Aligning Text Spans, Banko+, PACLING99 Comment文を単位とし、文を文中の単語の出現頻度ベクトルで表し、ベクトル間の距離で文間の類似度を計ることで自由作成要約中の文と現文中の文をもっとも類似度が大きくなるように対応づける。 （奥村先生のSurveyより：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp1994/9 ... #InformationRetrieval#SearchEngine
Issue Date: 2018-01-17 The Use of MMR, Diversity-Based Reranking for Reordering Documents and Producing Summaries, Carbonell+, SIGIR98 CommentMaximal Marginal Relevance (MMR) 論文。 検索エンジンや文書要約において、文書/文のランキングを生成する際に、既に選んだ文書と類似度が低く、かつqueryとrelevantな文書をgreedyに選択していく手法を提案。 ILPによる定式化が提案される以前のMult ... #Single#Document#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Automatic condensation of electronic publications by sentence selection, Brandow+, Information Processing & Management95 Comment報道記事要約において、自動要約システムがLead文に勝つのがhardだということを示した研究 ... #Document#Supervised#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 A Trainable Document Summarizer, Kupiec+, SIGIR95 #Article#Metrics#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2021-06-03 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL’16 Comment#371 と同様コピーメカニズムを提案した論文。Joint Copy ModelやCOPYNETと呼ばれる。 次の単語が "生成" されるのか "コピー" されるのかをスコアリングし、各単語がコピーされる確率と生成される確率をMixtureした同時確率分布で表現する（ #207 等でも説明されてい解 ... #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2021-06-02 Pointing the Unknown Words, Gulcehre+, ACL’16 CommentConditional Copy Model （Pointer Softmax）を提案した論文。単語を生成する際に、語彙内の単語から生成する分布、原文の単語から生成する分布を求める。後者はattention distributionから。コピーするか否かを決める確率変数を導入し（sigmoid）、解 ... #Article#Document#Extractive
Issue Date: 2018-01-17 Machine-made index for technical literature: an experiment, IBM Journal of Research and Development, 1958. Comment初期の要約研究。Luhnらの研究よりはcitation countが少ない。 ... #Article#Alignment
Issue Date: 2018-01-11 The Decomposition of Human-Written Summary Sentences. Hongyan Jing et al. SIGIR’99. Comment参照要約 原文書対が与えられた時に、参照要約中の単語と原文書中の単語のアライメントをとるHMMベースな手法を提案。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34812500-2d1d7d32-f6e9-11e7 ... #Article#Alignment
Issue Date: 2018-01-11 The automatic construction of large-scale corpora for summarization research. Daniel Marcu. SIGIR’99 Comment<Abstract, Text>のタプルが与えられた時に、<Abstract, Extract, Text>のタプルを自動的に生成。ExtractはAbstractと対応するText中の重要部（節やsentence）。 <Abstract, Extract, Text>に含まれるExtract ... #Article#Multi#Single#Document#Unsupervised#GraphBased#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization, Erkan+, Journal of Artificial Intelligence Research, 2004 Comment代表的なグラフベースな(Multi) Document Summarization手法。 ほぼ #214 と同じ手法。 2種類の手法が提案されている： * [LexRank] tf-idfスコアでsentenceのbag-of-wordsベクトルを作り、cosine similarit ... #Article#Document#Classic
Issue Date: 2018-01-01 The automatic creation of literature abstracts, Luhn, IBM Journal of Research Development, 1958 Comment文書要約研究初期の研究 ... #Article#Document#StructuredLearning#DomainAdaptation#Supervised#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 転移学習による抽出型要約の精度向上, 西川+, 情報処理学会研究報告, 2011 Comment構造学習を利用した文書要約モデル #126 なども利用し転移学習を行なっている。 ... #Article#Single#Document#Supervised
Issue Date: 2017-12-31 Document Summarization using Conditional Random Fields, Shen+, IJCAI07 CommentCRFを用いて単一文書要約の手法を考えましたという話。 気持ちとしては、 ``` 1. Supervisedなモデルでは、当時は原文書中の各文を独立に2値分類して要約を生成するモデルが多く、sentence間のrelationが考慮できていなかった 2. unsupervisedな手法で ... #Article#Supervised
Issue Date: 2017-12-31 Text Summarization using a trainable summarizer and latent semantic analysis, Yeh+, Information Processing and Management 2005 #Article#Survey
Issue Date: 2017-12-31 A survey on Automatic Text Summarization, Das+, CMUの教材？ Commentきちんとしたconferenceの論文ではないと思うので、Referなどはしないほうがいいかも。 勉強には良い。 ... #Article#Multi#Dataset#QueryBiased#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL.14 Comment[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf) ... #Article#Snippets
Issue Date: 2017-12-28 Web page summarization using clickthrough data, Sun et al., SIGIR’05, 2005 #Article#Snippets#QueryBiased
Issue Date: 2017-12-28 Learning query-biased web page summarization, Wang et al., CIKM’07, 2007 Comment・従来のquery-biasedな要約におけるclassificationアプローチは，training内のdocumentの情報が未知のdocumentのsentenceのclassificationに役立つというものだった．これは，たとえば似たような情報を多く含むscientific artic ... #Article#Snippets
Issue Date: 2017-12-28 Enhanced web document summarization using hyperlinks, Delort et al., HT’03, 2003 Comment・Genericなweb pageの要約をつくる ・要約を作る際に，ページの内容から作るわけではなく，contextを用いて作る．contextとは，target pageにリンクを張っているページにおけるリンクの周辺にある文のこと． ・contextを利用した要約では，partialityとt ... #Article#Snippets#QueryBiased
Issue Date: 2017-12-28 A task-oriented study on the influencing effects of query-biased summarization in web searching, White et al., Information Processing and Management, 2003 Comment・search engineにおいてquery-biasedな要約の有用性を示したもの ・task-orientedな評価によって，提案手法がGoogleやAltaVistaのスニペットよりも良いことを示す． ・提案手法は文選択によるquery-biased summarization．スコアリ ... #Article#Temporal
Issue Date: 2017-12-28 HLTCOE at TREC 2013: Temporal Summarization, Xu et al, TREC 2013 #Article#Temporal
Issue Date: 2017-12-28 BJUT at TREC 2013 Temporal Summarization Track, yang et al. TREC2013 Comment・次のモジュールにより構成される。Preprocess, Retrieval, Information expansion, Sentence choosing and ranking ・Preprocess: GPGファイルをTXTファイルに変換。indexをはる。 ・Retrieval: ... #Article#Update#Dataset
Issue Date: 2017-12-28 DUC 2007, Update Summarization Dataset #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 Update Summary Update, Copeck et al., TAC’08 Comment被引用数は少ないが、良い論文からreferされているイメージ ... #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 DualSum: a Topic-Model based approach for update summarization, Delort et al., EACL’12 Comment・大半のupdate summarizationの手法はdocument set Aがgivenのとき，document set Bのupdate summarizationをつくる際には，redundancy removalの問題として扱っている． ・この手法は，1つのsentenceの中にre ... #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 Document Update Summarization Using Incremental Hierarchical Clustering, Wang et al.,　CIKM’10 Comment・既存のMDSではdocumentをbatch処理するのが前提．typicalなクラスタリングベースの手法やグラフベースの手法はsentence-graphを構築して要約を行う．しかし，情報がsequentialに届き，realtimeで要約を行いたいときにこのような手法を使うと，毎回すでに処理した ... #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Update Summarization: Adaptive Sentence Selection based on Prevalence and Novelty, McCreadie et al., CIKM’14 Comment・timelyなeventに対してupdate summarizationを適用する場合を考える．たとえば6日間続いたeventがあったときにその情報をユーザが追う為に何度もupdate summarizationシステムを用いる状況を考える．6日間のうち新しい情報が何も出てこない期間はirrele ... #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 Update Summarization using Semi-Supervised Learning Based on Hellinger Distance, Wang et al., CIKM’15, 2015.10 Comment・Hellinger Distanceを用いてSentence Graphを構築．ラベル伝搬により要約に含める文を決定する手法 ・update summarizationの研究ではsimilarityをはかるときにcosine similarityを用いることが多い． ・cosine similうー ... #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 TimedTextRank: Adding the Temporal Dimension to Multi-Document Summarization, Xiaojun Wan, SIGIR’07, 2007.07 Comment・evolving topicsを要約するときは，基本的に新しい情報が重要だが，TextRankはそれが考慮できないので拡張したという話． ・dynamic document setのnew informationをより重視するTimedTextRankを提案 ・TextRankのvoteの部分 ... #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 The LIA Update Summarization Systems at TAC-2008, Boudin et al. TAC’08, 2008.11 Comment・Scalable MMR #32 とVariable length intersection gap n-term modelを組み合わせる． ・Variable length intersection gap n-term modelは，あるトピックのterm sequenceは他の異なる語と ... #Article#Update#COLING
Issue Date: 2017-12-28 A Scalable MMR Approach to Sentence Scoring for Multi-Document Update Summarization, Boudin et al., COLING’08, 2008.08 Comment・MMR #243 をupdate summarization用に拡張．History（ユーザが過去に読んだsentence）の数が多ければ多いほどnon-redundantな要約を出す （Queryに対するRelevanceよりもnon-redundantを重視する） ・Historyの大きさに ... #Article#IntegerLinearProgramming (ILP)#Update#NAACL
Issue Date: 2017-12-28 Improving Update Summarization via Supervised ILP and Sentence Reranking, Li et al. NAACL’15, 2015.05 Comment・update summarizationをILPで定式化．基本的なMDSのILPのterm weightingにsalienceの要素に加えてnoveltyの要素を加える．term weightingにはbigramを用いる．bigram使うとよくなることがupdate summarization ... #Article#Update
Issue Date: 2017-12-28 Update Summarization Based on Co-Ranking with Constraints, Wiaojun Wan, COLING’12, 2012.12 Comment・PageRankの枠組みを拡張してold datasetとnew dataset内のsentenceをco-ranking ・co-rankingするときは，update scoreとconsistency scoreというものを求め相互作用させる． ・update scoreが高いsente ... #Article#Multi#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 NewsInEssence: Summarizing ONLINE NEWS TOPICS, Radev+, Communications of the ACM, 05, 2005.10 Comment・Centroid-Basedな手法(MEADと同じ手法)で要約を生成 ・Personalizationはかけていない ... #Article#PersonalizedDocumentSummarization#ACL#COLING
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Text Summarization based on the Global Document Annotation, COLING-ACL, Nagao+, 1998, 1998.08 CommentPersonalized summarizationの評価はしていない。提案のみ。以下の3種類の手法を提案 keyword-based customization 関心のあるキーワードをユーザが入力し、コーパスやwordnet等の共起関係から関連語を取得し要約に利用する 文書の ... #Article#GraphBased#Comments#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Comments-Oriented Document Summarization: Understanding Documents with Reader’s Feedback, Hu+, SIGIR’08, 2008.07

### NaturalLanguageGeneration (117)

#NeuralNetwork#Dataset#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #Survey#Controllable
Issue Date: 2024-08-25 Controllable Text Generation for Large Language Models: A Survey, Xun Liang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの制御可能なテキスト生成（CTG）技術に関する最新の進展を体系的にレビューし、その中核的な概念の包括的な定義を提供し、制御条件とテキスト品質の要件を明確にする。CTGタスクをコンテンツ制御と属性制御の2つの主要なタイプに分類し、モデルの再学習、ファインチューニング、強化学習、プロンプトエンジニアリング、潜在空間の操作、デコーディング時の介入など、主要な手法について議論する。さらに、CTGの評価方法を検討し、領域全体での応用をまとめ、現在の研究における主要な課題に取り組む。また、将来の研究で実世界の応用に重点を置くなど、いくつかの提案も行う。 CommentSurveyの内容![image](https://github.com/user-attachments/assets/1117d721-26b9-4361-855f-a6bf9efb93a4) ... #Pocket#DataToTextGeneration#Prompting#NumericReasoning
Issue Date: 2024-04-04 Prompting for Numerical Sequences: A Case Study on Market Comment Generation, Masayuki Kawarada+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは、構造化データに対するプロンプト生成に関する研究が進んでいるが、時系列数値データに関する詳細な調査が不足している。本研究では、株価の数値系列を入力として市場コメントを生成するタスクに焦点を当て、さまざまな入力表現を探究する。実験結果は、プログラミング言語に似たプロンプトがより良い結果をもたらすことを示しており、数値系列からテキストを生成する際の効果的なプロンプト作成について示唆を提供している。 CommentData-to-Text系のタスクでは、しばしば数値列がInputとなり、そこからテキストを生成するが、この際にどのようなフォーマットで数値列をPromptingするのが良いかを調査した研究。Pythonリストなどのプログラミング言語に似たプロンプトが高い性能を示し、自然言語やhtml, latex ...

#Survey#Pocket#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #DocumentSummarization#Pocket#Dataset#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-25 Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluators of Translation Quality, EAMT23 SummaryGEMBAは、参照翻訳の有無に関係なく使用できるGPTベースの翻訳品質評価メトリックです。このメトリックは、ゼロショットのプロンプティングを使用し、4つのプロンプトバリアントを比較します。私たちの手法は、GPT 3.5以上のモデルでのみ機能し、最先端の精度を達成します。特に、英語からドイツ語、英語からロシア語、中国語から英語の3つの言語ペアで有効です。この研究では、コード、プロンプトテンプレート、およびスコアリング結果を公開し、外部の検証と再現性を可能にします。 #DocumentSummarization#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-17 From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting, Griffin Adams+, N_A, arXiv23 Summary要約は詳細でエンティティ中心的でありながら、理解しやすくすることが困難です。この課題を解決するために、私たちは「密度の連鎖」（CoD）プロンプトを使用して、GPT-4の要約を生成します。CoDによって生成された要約は抽象的であり、リードバイアスが少なく、人間に好まれます。また、情報量と読みやすさのトレードオフが存在することも示されました。CoD要約は無料で利用できます。 Comment論文中のprompt例。InformativeなEntityのCoverageを増やすようにイテレーションを回し、各Entityに関する情報（前ステップで不足している情報は補足しながら）を具体的に記述するように要約を生成する。人間が好むEntityのDensityにはある程度の閾値がある模様（でもこ ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#Pocket#Evaluation#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #ComputerVision#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Pocket#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-18 WeCheck: Strong Factual Consistency Checker via Weakly Supervised Learning, ACL23 Summary現在のテキスト生成モデルは、入力と矛盾するテキストを制御できないという課題があります。この問題を解決するために、私たちはWeCheckという弱教師付きフレームワークを提案します。WeCheckは、弱教師付きラベルを持つ言語モデルから直接訓練された実際の生成サンプルを使用します。さまざまなタスクでの実験結果は、WeCheckの強力なパフォーマンスを示し、従来の評価方法よりも高速で精度と効率を向上させています。 #DocumentSummarization#Abstractive#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-18 Improving Factuality of Abstractive Summarization without Sacrificing Summary Quality, ACL23 Summary事実性を意識した要約の品質向上に関する研究はあるが、品質を犠牲にすることなく事実性を向上させる手法がほとんどない。本研究では「Effective Factual Summarization」という技術を提案し、事実性と類似性の指標の両方で大幅な改善を示すことを示した。トレーニング中に競合を防ぐために2つの指標を組み合わせるランキング戦略を提案し、XSUMのFactCCでは最大6ポイント、CNN/DMでは11ポイントの改善が見られた。また、類似性や要約の抽象性には負の影響を与えない。 #DataToTextGeneration#MultitaskLearning#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2023-07-18 Few-Shot Data-to-Text Generation via Unified Representation and Multi-Source Learning, ACL23 Summaryこの論文では、構造化データからテキストを生成する新しいアプローチを提案しています。提案手法は、さまざまな形式のデータを処理できる統一された表現を提供し、マルチタスクトレーニングやゼロショット学習などのシナリオでのパフォーマンスを向上させることを目指しています。実験結果は、提案手法が他の方法と比較して優れた性能を示していることを示しています。これは、データからテキスト生成フレームワークにおける重要な進歩です。 #Controllable
Issue Date: 2023-07-18 An Invariant Learning Characterization of Controlled Text Generation, ACL23 Summary制御された生成では、予測器の訓練に使用される分布と異なるテキストの分布がある場合、パフォーマンスが低下することが示されている。この問題に対処するために、不変性を持つ予測器が効果的であるという考え方が提案されている。さらに、この特性を活かすための自然な解決策とヒューリスティックも提案されている。実験結果は、制御された生成における分布シフトの課題と不変性手法の潜在能力を示している。 #DocumentSummarization#Abstractive#Extractive
Issue Date: 2023-07-18 Abstractive Summarizers are Excellent Extractive Summarizers, ACL23 Summary本研究では、抽出型要約と要約型要約の相乗効果を探求し、シーケンス・トゥ・シーケンス・アーキテクチャを使用した3つの新しい推論アルゴリズムを提案しています。これにより、要約型システムが抽出型システムを超えることができることを示しました。また、要約型システムは抽出型のオラクル要約にさらされることなく、両方の要約を単一のモデルで生成できることも示しました。これは、抽出型ラベルの必要性に疑問を投げかけるものであり、ハイブリッドモデルの有望な研究方向を示しています。 #Controllable#Argument
Issue Date: 2023-07-18 ArgU: A Controllable Factual Argument Generator, ACL23 Summary本研究では、高品質な論証を自動生成するために、制御コードを使用したニューラル論証生成器ArgUを提案します。また、論証スキームを特定するための大規模なデータセットを作成し、注釈付けとデータセット作成のフレームワークについて詳細に説明します。さらに、論証テンプレートを生成する推論戦略を試行し、多様な論証を自動的に生成することが可能であることを示します。 #Explanation#Evaluation#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Faithfulness Tests for Natural Language Explanations, ACL23 Summary本研究では、ニューラルモデルの説明の忠実性を評価するための2つのテストを提案しています。1つ目は、カウンターファクチュアルな予測につながる理由を挿入するためのカウンターファクチュアル入力エディタを提案し、2つ目は生成された説明から入力を再構築し、同じ予測につながる頻度をチェックするテストです。これらのテストは、忠実な説明の開発において基本的なツールとなります。 #DocumentSummarization#Extractive#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Extractive is not Faithful: An Investigation of Broad Unfaithfulness Problems in Extractive Summarization, ACL23 Summary本研究では、抽出的な要約の不正確さの問題について議論し、それを5つのタイプに分類します。さらに、新しい尺度であるExtEvalを提案し、不正確な要約を検出するために使用することを示します。この研究は、抽出的な要約の不正確さに対する認識を高め、将来の研究に役立つことを目指しています。 CommentExtractive SummarizatinoのFaithfulnessに関する研究。 >抽出的な要約は抽象的な要約の一般的な不正確さの問題にはあまり影響を受けにくいですが、それは抽出的な要約が正確であることを意味するのでしょうか？結論はノーです。 >本研究では、抽出的な要約に現れる広範な不正 ... #Controllable
Issue Date: 2023-07-15 Controllable Text Generation via Probability Density Estimation in the Latent Space, ACL23 Summary本研究では、潜在空間での確率密度推定を用いた新しい制御フレームワークを提案しています。この手法は、可逆変換関数を使用して潜在空間の複雑な分布を単純なガウス分布にマッピングし、洗練された柔軟な制御を行うことができます。実験結果では、提案手法が属性の関連性とテキストの品質において強力なベースラインを上回り、新たなSOTAを達成していることが示されています。さらなる分析により、制御戦略の柔軟性が示されています。 #DocumentSummarization#Dataset#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization, ACL23 Summary会議の要約技術の開発には注釈付きの会議コーパスが必要ですが、その欠如が問題となっています。本研究では、新しいベンチマークデータセットであるMeetingBankを提案しました。MeetingBankは、会議議事録を短いパッセージに分割し、特定のセグメントと対応させることで、会議の要約プロセスを管理しやすいタスクに分割することができます。このデータセットは、会議要約システムのテストベッドとして利用できるだけでなく、一般の人々が議会の意思決定の仕組みを理解するのにも役立ちます。ビデオリンク、トランスクリプト、参照要約などのデータを一般に公開し、会議要約技術の開発を促進します。 #DocumentSummarization#Controllable#Dataset#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #Controllable#Prompting
Issue Date: 2023-07-15 Tailor: A Soft-Prompt-Based Approach to Attribute-Based Controlled Text Generation, ACL23 Summary属性ベースの制御されたテキスト生成（CTG）では、望ましい属性を持つ文を生成することが目指されている。従来の手法では、ファインチューニングや追加の属性分類器を使用していたが、ストレージと推論時間の増加が懸念されていた。そこで、本研究では効率的なパラメータを使用した属性ベースのCTGを提案している。具体的には、各属性を事前学習された連続ベクトルとして表現し、固定された事前学習言語モデルをガイドして属性を満たす文を生成する。さらに、2つの解決策を提供して、組み合わせを強化している。実験の結果、追加のトレーニングパラメータのみで効果的な改善が実現できることが示された。 #ComputerVision#LanguageModel#TabularData#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in Pre-trained Vision and Language Models, ACL23 Summary本研究では、Vision＆Language（V＆L）モデルにおけるエンティティの知識の保持方法を検証するために、テーブルと画像の生成タスクを提案します。このタスクでは、エンティティと関連する画像の知識を含むテーブルを生成する第一の部分と、キャプションとエンティティの関連知識を含むテーブルから画像を生成する第二の部分があります。提案されたタスクを実行するために、Wikipediaの約20万のinfoboxからWikiTIGデータセットを作成しました。最先端のV＆LモデルOFAを使用して、提案されたタスクのパフォーマンスを評価しました。実験結果は、OFAが一部のエンティティ知識を忘れることを示しています。 #Controllable#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-07-15 Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation, ACL23 Summary本研究では、注釈のない属性によって制御可能なテキスト生成データセットのパフォーマンスが低下する問題に対して、「focused prefix tuning（FPT）」という手法を提案しています。FPTは望ましい属性に焦点を当てることで、制御精度とテキストの流暢さを向上させることができます。また、FPTは複数属性制御タスクにおいても、既存のモデルを再トレーニングすることなく新しい属性を制御する柔軟性を持ちながら、制御精度を保つことができます。 #ComputerVision#MulltiModal#DiffusionModel#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Learning to Imagine: Visually-Augmented Natural Language Generation, ACL23 Summary本研究では、視覚情報を活用した自然言語生成のためのLIVEという手法を提案しています。LIVEは、事前学習済み言語モデルを使用して、テキストに基づいて場面を想像し、高品質な画像を合成する方法です。また、CLIPを使用してテキストの想像力を評価し、段落ごとに画像を生成します。さまざまな実験により、LIVEの有効性が示されています。コード、モデル、データは公開されています。 Comment>まず、テキストに基づいて場面を想像します。入力テキストに基づいて高品質な画像を合成するために拡散モデルを使用します。次に、CLIPを使用して、テキストが想像力を喚起できるかを事後的に判断します。最後に、私たちの想像力は動的であり、段落全体に1つの画像を生成するのではなく、各文に対して合成を行います ... #Novelty#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 TACL How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN, TACL23 Summaryこの研究では、言語モデルが生成するテキストの新規性を評価するための分析スイートRAVENを紹介しています。英語で訓練された4つのニューラル言語モデルに対して、局所的な構造と大規模な構造の新規性を評価しました。結果として、生成されたテキストは局所的な構造においては新規性に欠けており、大規模な構造においては人間と同程度の新規性があり、時には訓練セットからの重複したテキストを生成することもあります。また、GPT-2の詳細な手動分析により、組成的および類推的な一般化メカニズムの使用が示され、新規テキストが形態的および構文的に妥当であるが、意味的な問題が比較的頻繁に発生することも示されました。 #Education#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ... #Controllable#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-13 Explicit Syntactic Guidance for Neural Text Generation, ACL23 Summary既存のテキスト生成モデルには制約があり、シーケンス・トゥ・シーケンスのパラダイムに従っている。私たちは、構文にガイドされた生成スキーマを提案し、構文解析木に従ってシーケンスを生成する。提案手法は、パラフレーズ生成と機械翻訳の実験でベースラインを上回り、解釈可能性、制御可能性、多様性の観点でも効果的であることを示している。 #MachineLearning#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-26 SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling with Backtracking, Chris Cundy+, N_A, arXiv23 Summary自己回帰モデルによるシーケンス生成において、最尤推定（MLE）目的は誤差の蓄積問題を引き起こすため、模倣学習（IL）問題として定式化することが提案された。ILフレームワークを使用することで、バックトラッキングを組み込むことができ、誤差の蓄積問題が軽減される。提案手法であるSequenceMatchは、敵対的なトレーニングや大規模なアーキテクチャの変更なしに実装でき、SequenceMatch-$\chi^2$発散を使用することができる。実験的に、SequenceMatchトレーニングは、言語モデルによるテキスト生成においてMLEよりも改善をもたらすことが示された。 Commentbackspaceアクションをテキスト生成プロセスに組み込むことで、out of distributionを引き起こすトークンを元に戻すことで、生成エラーを軽減させることができる。 ... #Controllable
Issue Date: 2023-04-30 Controlled Text Generation with Natural Language Instructions, Wangchunshu Zhou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、自然言語の説明と制約のデモンストレーションに基づいて、異なる制約を組み込むことができる制御されたテキスト生成フレームワークであるInstructCTGを提案しています。制約を自然言語の指示に言い換えて、弱く監督されたトレーニングデータを形成し、事前にトレーニングされた言語モデルを微調整して、さまざまなタイプの制約を組み込むことができます。InstructCTGは、異なる制約タイプに対してより柔軟であり、生成品質と速度にはほとんど影響を与えず、再トレーニングなしに新しい制約に適応することができます。 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235351783-1435816a-b51a-4379-b4b5-cf3097b70de5.png) ... #Controllable#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-28 Tractable Control for Autoregressive Language Generation, Zhang+, UCLA, arXiv23 Comment自然言語生成モデルで、何らかのシンプルなconstiaint αの元p(xi|xi-1,α)を生成しようとしても計算ができない。このため、言語モデルをfinetuningするか、promptで制御するか、などがおこなわれる。しかしこの方法は近似的な解法であり、αがたとえシンプルであっても（何らかの語 ... #Pocket#DataToTextGeneration#StructuredData
Issue Date: 2023-10-28 MURMUR: Modular Multi-Step Reasoning for Semi-Structured Data-to-Text Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、半構造化データからのテキスト生成における多段階の推論を行うためのMURMURという手法を提案しています。MURMURは、特定の言語的および論理的なスキルを持つニューラルモジュールと記号モジュールを組み合わせ、ベストファーストサーチ手法を使用して推論パスを生成します。実験結果では、MURMURは他のベースライン手法に比べて大幅な改善を示し、また、ドメイン外のデータでも同等の性能を達成しました。さらに、人間の評価では、MURMURは論理的に整合性のある要約をより多く生成することが示されました。 #BeamSearch#Pocket
Issue Date: 2023-08-16 Momentum Calibration for Text Generation, Xingxing Zhang+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成タスクにおいてMoCa（Momentum Calibration）という手法を提案しています。MoCaは、ビームサーチを用いた遅く進化するサンプルを動的に生成し、これらのサンプルのモデルスコアを実際の品質に合わせるように学習します。実験結果は、MoCaが強力な事前学習済みTransformerを改善し、最先端の結果を達成していることを示しています。 #DocumentSummarization#BeamSearch#Pocket
Issue Date: 2023-08-16 BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization, Yixin Liu+, N_A, arXiv22 Summary従来の抽象的要約モデルでは、最尤推定を使用して訓練されていましたが、この方法では複数の候補要約を比較する際に性能が低下する可能性があります。そこで、非確定論的な分布を仮定し、候補要約の品質に応じて確率を割り当てる新しい訓練パラダイムを提案しました。この手法により、CNN/DailyMailとXSumのデータセットで最高の結果を達成しました。さらに、モデルが候補要約の品質とより相関のある確率を推定できることも示されました。 Commentビーム内のトップがROUGEを最大化しているとは限らなかったため、ROUGEが最大となるような要約を選択するようにしたら性能爆上げしましたという研究。実質現在のSoTA ... #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #Controllable#Pocket
Issue Date: 2023-07-18 An Extensible Plug-and-Play Method for Multi-Aspect Controllable Text Generation, Xuancheng Huang+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成において複数の側面を制御する方法について研究しました。従来の方法では、プレフィックスの相互干渉により制約が低下し、未知の側面の組み合わせを制御することが制限されていました。そこで、トレーニング可能なゲートを使用してプレフィックスの介入を正規化し、相互干渉の増加を抑制する方法を提案しました。この方法により、トレーニング時に未知の制約を低コストで拡張することができます。さらに、カテゴリカルな制約と自由形式の制約の両方を処理する統一された方法も提案しました。実験により、提案手法が制約の正確さ、テキストの品質、拡張性においてベースラインよりも優れていることが示されました。 #Analysis#Pocket#Evaluation#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ... #DocumentSummarization#Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#Metrics#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #Metrics#DialogueGeneration#Evaluation#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ... #Metrics#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ... #Personalization
Issue Date: 2023-04-26 Refocusing on Relevance: Personalization in NLG, Shiran Dudy+, Department of Computer Science University of Colorado, EMNLP21 Comment従来のNLGはソーステキストに焦点を当て、ターゲットを生成することに注力してきた。が、ユーザの意図やcontextがソーステキストだけに基づいて復元できない場合、このアプローチでは不十分であることを指摘。 この研究ではNLGシステムが追加のcontextを利用することに大きな重点をおくべきであり、 ... #NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2022-09-15 Generating Racing Game Commentary from Vision, Language, and Structured Data, Tatsuya+, INLG21 Commentデータセット: https://kirt.airc.aist.go.jp/corpus/ja/RacingCommentary ... #NeuralNetwork#Dataset#DataToTextGeneration
Issue Date: 2022-08-18 Biomedical Data-to-Text Generation via Fine-Tuning Transformers, Ruslan+, INLG21 Commentbiomedical domainの新たなdata2textデータセットを提供。事前学習済みのBART, T5等をfinetuningすることで高精度にテキストが生成できることを示した。 ... #NeuralNetwork#Pocket#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-10-08 過去情報の内容選択を取り入れた スポーツダイジェストの自動生成, 加藤+, 東工大, NLP21 #DocumentSummarization#NeuralNetwork#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2021-09-09 Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, Lisa+ （Percy Liang）, Stanford University, ACL21 Comment言語モデルをfine-tuningする際，エンコード時に「接頭辞」を潜在表現として与え，「接頭辞」部分のみをfine-tuningすることで（他パラメータは固定），より少量のパラメータでfine-tuningを実現する方法を提案．接頭辞を潜在表現で与えるこの方法は，GPT-3のpromptingに着 ... #DocumentSummarization#Metrics#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#Metrics#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #NeuralNetwork#LanguageModel#DataToTextGeneration#pretrained-LM#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2022-12-01 Few-Shot NLG with Pre-Trained Language Model, Chen+, University of California, ACL20 Comment# 概要 Neural basedなend-to-endなNLGアプローチはdata-hungryなので、Few Shotな設定で高い性能ができる手法を提案（Few shot NLG） Table-to-Textタスク（WikiBIOデータ, 追加で収集したBook, SongドメインのWiki ... #NeuralNetwork#DataToTextGeneration#pretrained-LM
Issue Date: 2022-12-01 Template Guided Text Generation for Task-Oriented Dialogue, Kale+, Google, EMNLP20 Comment# 概要 Dialogue Actをそのままlinearlizeして言語モデルに入力するのではなく、テンプレートをベースにしたシンプルなsentenceにして言語モデルに与えると、zero-shot, few-shotなsettingで性能が向上するという話（T5ベース）。 ![image]low ... #NeuralNetwork#DataToTextGeneration#Transformer
Issue Date: 2022-09-16 Text-to-Text Pre-Training for Data-to-Text Tasks, Mihir+, Google Research, INLG20 Comment# 概要 pre-training済みのT5に対して、Data2Textのデータセットでfinetuningを実施する方法を提案。WebNLG（graph-to-text）, ToTTo（table-to-text）, Multiwoz（task oriented dialogue）データにおいて# ... #PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#Metrics#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ... #Survey#Pocket
Issue Date: 2020-08-25 Evaluation of Text Generation: A Survey, Celikyilmaz, Clark, Gao, arXiv20 #DocumentSummarization#Pocket
Issue Date: 2023-08-13 HighRES: Highlight-based Reference-less Evaluation of Summarization, Hardy+, N_A, ACL19 Summary要約の手動評価は一貫性がなく困難なため、新しい手法であるHighRESを提案する。この手法では、要約はソースドキュメントと比較して複数のアノテーターによって評価され、ソースドキュメントでは重要な内容がハイライトされる。HighRESはアノテーター間の一致度を向上させ、システム間の違いを強調することができることを示した。 Comment人手評価の枠組み ... #NeuralNetwork#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-10-08 Table-to-Text Generation with Effective Hierarchical Encoder on Three Dimensions （Row, Column and Time）, Gong+, Harbin Institute of Technology, EMNLP19 Comment## 概要 既存研究では、tableをレコードの集合, あるいはlong sequenceとしてencodeしてきたが 1. other (column) dimensionの情報が失われてしまう (?) 2. table cellは時間によって変化するtime-series data![imag ... #NeuralNetwork#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-06-26 Data-to-Text Generation with Content Selection and Planning, Puduppully+, AAAI19 CommentRotowire Datasetに対するData2Text研究において代表的な論文の一つ。Wisemanモデル #207 と共にベースラインとして利用されることが多い。実装: https://github.com/ratishsp/data2text-plan-py ... #Pocket#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 User Preference-Aware Review Generation, Wang+, PAKDD19 #RecommenderSystems#NeuralNetwork#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-05-31 Multimodal Review Generation for Recommender Systems, Truong+, WWW19 CommentPersonalized Review Generationと、Rating Predictionを同時学習した研究（同時学習自体はすでに先行研究がある）。 また、先行研究のinputは、たいていはuser, itemであるが、multi-modalなinputとしてレビューのphotoを活用した ... #NeuralNetwork#Pocket#ContextAware
Issue Date: 2019-01-24 Response Generation by Context-aware Prototype Editing, Wu+, AAAI19 #NeuralNetwork#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-10-25 Point precisely: Towards ensuring the precision of data in generated texts using delayed copy mechanism., Li+, Peking University, COLING18 Comment# 概要 DataToTextタスクにおいて、生成テキストのデータの精度を高める手法を提案。two stageアルゴリズムを提案。①encoder-decoerモデルでslotを含むテンプレートテキストを生成。②Copy Mechanismでslotのデータを埋める、といった手法。 ①と②はそれ ... #NeuralNetwork#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-09-16 Operation-guided Neural Networks for High Fidelity Data-To-Text Generation, Nie+, Sun Yat-Sen University, EMNLP18 Comment# 概要 既存のニューラルモデルでは、生データ、あるいはそこから推論された事実に基づいて言語を生成するといったことができていない（e.g. 金融, 医療, スポーツ等のドメインでは重要）。 たとえば下表に示した通り、"edge"という単語は、スコアが接戦（95-94=1 -> スコアの差が小さい# ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Improving Explainable Recommendations with Synthetic Reviews, Ouyang+, RecSys18 #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2019-01-24 A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model, Ghazvininejad+, AAAI18, #Metrics#Evaluation
Issue Date: 2023-08-16 Why We Need New Evaluation Metrics for NLG, EMNLP17 SummaryNLGの評価には自動評価指標が使われているが、本研究ではシステムやデータに依存しない新しい評価手法の必要性を提案する。幅広い指標を調査し、それらがデータ駆動型のNLGによって生成されたシステムの出力の人間の判断を弱く反映していることを示す。また、評価指標の性能はデータとシステムに依存することも示すが、自動評価指標はシステムレベルで信頼性があり、システムの開発をサポートできることを示唆する。特に、低いパフォーマンスを示すケースを見つけることができる。 Comment既存のNLGのメトリックがhuman judgementsとのcorrelationがあまり高くないことを指摘した研究 ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-02-01 Estimating Reactions and Recommending Products with Generative Models of Reviews, Ni+, IJCNLP17 CommentCollaborative Filtering (CF) によるコンテンツ推薦とReview Generationを同時に学習し、 両者の性能を向上させる話。 非常に興味深い設定で、このような実験設定でReview Generationを行なった初めての研究。CFではMatrix Factoriza ... #NeuralNetwork#DataToTextGeneration
Issue Date: 2018-01-01 Challenges in Data-to-Document Generation, Wiseman+ （with Rush）, EMNLP17 Comment・RotoWire（NBAのテーブルデータ + サマリ）データを収集し公開 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119625430-23f1c480-be45-11eb-8ff8-5e9223d41481.png)【 ... #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2017-12-31 Generating Sentences by Editing Prototypes, Guu+, arXiv17 #NeuralNetwork#Controllable#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Toward Controlled Generation of Text, Hu+, ICML17 CommentText Generationを行う際は、現在は基本的に学習された言語モデルの尤度に従ってテキストを生成するのみで、outputされるテキストをcontrolすることができないので、できるようにしましたという論文。 VAEによるテキスト生成にGANを組み合わせたようなモデル。 decodingする元 ... #NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2017-12-31 Multi-Task Video Captioning with Video and Entailment Generation, Pasunuru+, ACL17 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/HangyoMasatsugu/hangyo-acl-paperreading2017multitask-video-captioning-with-video-and-entailment-generation/1multitas ... #Survey#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #Survey#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2018-10-06 Neural Headline Generation with Minimum Risk Training, Ayana+, N_A, arXiv16 Summary自動見出し生成のために、最小リスクトレーニング戦略を使用してモデルパラメータを最適化し、見出し生成の改善を実現する。提案手法は英語と中国語の見出し生成タスクで最先端のシステムを上回る性能を示す。 #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2018-02-14 Generating Sentences from a Continuous Space, Bowman+, CoNLL16 CommentVAEを利用して文生成【Variational Autoencoder徹底解説】 https://qiita.com/kenmatsu4/items/b029d697e9995d93aa24 ... #Others#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Deep Match between Geology Reports and Well Logs Using Spatial Information, Tong+, CIKM16 #NeuralNetwork#Dataset#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, Lebret+, Lebret+, EMNLP16 #Survey#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT15 Summary私たちは、機械翻訳の評価に文字n-gram Fスコアを使用することを提案します。私たちは、このメトリックがシステムレベルとセグメントレベルで人間のランキングと相関しており、特にセグメントレベルでの相関が非常に高いことを報告しました。この提案は非常に有望であり、WMT14の共有評価タスクでも最高のメトリックを上回りました。 Commentcharacter-basedなn-gram overlapをreferenceとシステムで計算する手法 ... #DocumentSummarization#Metrics#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #DocumentSummarization#ComputerVision#Pocket#Evaluation#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #Others#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Comparing Multi-label Classification with Reinforcement Learning for Summarization of Time-series Data, Gkatzia+, ACL14 #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #SingleFramework#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Inducing document plans for concept-to-text generation, Konstas+, EMNLP13 #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #SingleFramework#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Unsupervised concept-to-text generation with hypergraphs, Konstas+, NAACL-HLT12 #RuleBased#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Generating approximate geographic descriptions, Turner+, ENLG10 #SingleFramework#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Generative alignment and semantic parsing for learning from ambiguous supervision, Kim+, COLING10 #SingleFramework#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A simple domain-independent probabilistic approach to generation, Angeli+, EMNLP10 #SingleFramework#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Training a multilingual sportscaster: Using perceptual context to learn language, Chen+, Artificial Intelligence Research10 #Others#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Learning semantic correspondences with less supervision, Liang+, ACL_IJCNLP09 #Others#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Verbalizing time-series data: with an example of stock price trends, Kobayashi+, IFSA-EUSFLAT09 Comment小林先生の論文 Least Square Methodによって数値データにfittingするcurveを求める。 curveの特徴から、生成するテキストのtrendsを決定する。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12 ... #Others#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A generative model for parsing natural language to meaning representations, Lu+, EMNLP08 #SingleFramework#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Learning to sportscast: a test of grounded language acquisition, Chen+, ICML08 #SingleFramework#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Automatic generation of textual summaries from neonatal intensive care data, Porter+, AIME07 CommentBabyTalk論文 ... #Survey#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #DataDriven#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Aggregation via set partitioning for natural language generation, Barzilay+, HLT-NAACL06 #RuleBased#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Choosing words in computer-generated weather forecasts, Reiter+, Artificial Intelligence05 Comment## タスク 天気予報の生成, システム名 SUMTIME ## 手法概要 ルールベースな手法，weather prediction dataから（将来の気象情報をシミュレーションした数値データ），天気予報を自動生成．corpus analysisと専門家のsuggestを通じて，どのよ ... #DataDriven#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Collective content selection for concept-to-text generation, Barzilay+, HLT_EMNLP05 #RuleBased#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Coral: Using natural language generation for navigational assistance, Dale+, Australasian computer science conference03 #RuleBased#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Using natural language processing to produce weather forecasts, Goldberg+, IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications94 Comment## タスク 天気予報の生成，システム名 FOG (EnglishとFrenchのレポートを作成できる) ## 手法概要 ルールベースな手法，weather predictinon dataから，天気予報を自動生成．Text Planner がルールに従い各sentenceに入れる情報を抽 ... #RuleBased#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Design of a knowledge-based report generator, Kukich, ACL83 Comment## タスク numerical stock market dataからstock market reportsを生成，我々と同様なタスク．システム名: ANA ## 手法概要 ルールベースな手法， 1) fact-generator, 2) message generator,Data2Text ... #Article#LanguageModel#LLMAgent#Repository
Issue Date: 2024-07-04 OpenDevin: Code Less, Make More, 2024 CommentLLMによるOpenSourceなソフトウェア生成エージェントプラットフォームfull timeのスタッフを雇用しworldクラスのUXを目指すとのこと。楽しみ。参考: https://x.com/gneubig/status/1808493521315496229?s=46&t=Y6UuIHB0L ... #Article#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-01-01 Decoding Strategies that You Need to Know for Response Generation Comment言語モデルのdecodingの方法についてよくまとまっている。まとめられているdecoding方法は以下 Greedy, BeamSearch, RandomSampling, Temperature, Top-K Sampling, Nucleus Samplingこちらの記事ではHuggingF ... #Article#Survey#Dataset#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Survey#ComputerVision#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#ComputerVision#Article
Issue Date: 2023-08-16 走行動画を説明するLLMを作成し、80台のGPUで分散並列学習させた話 #Article#LanguageModel#FoundationModel#Article#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#DocumentSummarization#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-06-03 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL’16 Comment#371 と同様コピーメカニズムを提案した論文。Joint Copy ModelやCOPYNETと呼ばれる。 次の単語が "生成" されるのか "コピー" されるのかをスコアリングし、各単語がコピーされる確率と生成される確率をMixtureした同時確率分布で表現する（ #207 等でも説明されてい解 ... #Article#DocumentSummarization#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-06-02 Pointing the Unknown Words, Gulcehre+, ACL’16 CommentConditional Copy Model （Pointer Softmax）を提案した論文。単語を生成する際に、語彙内の単語から生成する分布、原文の単語から生成する分布を求める。後者はattention distributionから。コピーするか否かを決める確率変数を導入し（sigmoid）、解 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv #Article#Others#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Automatically generated linguistic summaries of energy consumption data, van der Heide+, In Proceedings of the Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, pages 553-559, 2009 #Article#Others#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A framework for automatic text generation of trends in physiological time series data, Banaee+, In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2013 #Article#SingleFramework#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A Global Model for Concept-to-Text Generation, Konstas+, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 48, pp.305--346, 2013 #Article#NeuralNetwork#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 What to talk about and how? Selective Generation using LSTMs with Coarse-to-Fine Alignment, Mei+, NAACL-HLT’16 Commentcontent-selectionとsurface realizationをencoder-decoder alignerを用いて同時に解いたという話。 普通のAttention basedなモデルにRefinerとPre-Selectorと呼ばれる機構を追加。通常のattentionにはatte ...

### Evaluation (111)

#Survey#Pocket#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-15 When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards, Norah Alzahrani+, ACL24 Comment#1591に日本語でのサマリが記載されているので参照のこと。リーダーボードのバイアスを軽減した結果、どのLLMが最大パフォーマンスとみなされるようになったのだろうか？ ... #Pocket#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ...

#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Dataset#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #Survey#LanguageModel#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #InformationRetrieval#Dataset#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #Survey#NaturalLanguageGeneration#Pocket#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Pocket#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-25 G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment, Yang Liu+, N_A, EMNLP23 Summary従来の参照ベースの評価指標では、自然言語生成システムの品質を正確に測定することが難しい。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した参照ベースの評価指標が提案されているが、まだ人間との一致度が低い。本研究では、G-Evalという大規模言語モデルを使用した品質評価フレームワークを提案し、要約と対話生成のタスクで実験を行った。G-Evalは従来の手法を大幅に上回る結果を示し、LLMベースの評価器の潜在的な問題についても分析している。コードはGitHubで公開されている。 Comment伝統的なNLGの性能指標が、人間の判断との相関が低いことを示した研究# 手法概要 CoTを利用して、生成されたテキストの品質を評価する手法を提案している。 タスクのIntroductionと、評価のCriteriaをプロンプトに仕込むだけで、自動的にLLMに評価ステップに関するCoTを生成させ、最終 ... #Pocket#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-11-15 Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価するために、Instruction-Following Eval（IFEval）という評価ベンチマークが導入されました。IFEvalは、検証可能な指示に焦点を当てた直感的で再現性のある評価方法です。具体的には、25種類の検証可能な指示を特定し、それぞれの指示を含む約500のプロンプトを作成しました。この評価ベンチマークの結果は、GitHubで公開されています。 CommentLLMがinstructionにどれだけ従うかを評価するために、検証可能なプロンプト（400字以上で書きなさいなど）を考案し評価する枠組みを提案。人間が評価すると時間とお金がかかり、LLMを利用した自動評価だと評価を実施するLLMのバイアスがかかるのだ、それら両方のlimitationを克服できると ... #Pocket#Dataset#LanguageModel#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#LanguageModel#FactualConsistency#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-05 The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models, Dorian Quelle+, N_A, arXiv23 Summary自律型の事実チェックにおいて、大規模言語モデル（LLMs）を使用することが重要である。LLMsは真実と虚偽を見分ける役割を果たし、その出力を検証する能力がある。本研究では、LLMエージェントを使用して事実チェックを行い、推論を説明し、関連する情報源を引用する能力を評価した。結果は、文脈情報を備えたLLMsの能力の向上を示しているが、正確性には一貫性がないことに注意が必要である。今後の研究では、成功と失敗の要因をより深く理解する必要がある。 Commentgpt3とgpt4でFactCheckして傾向を分析しました、という研究。promptにstatementとgoogleで補完したcontextを含め、出力フォーマットを指定することでFactCheckする。promptingする際の言語や、statementの事実性の度合い（半分true, 全て斜 ... #LanguageModel
Issue Date: 2023-10-29 Large Language Models are not Fair Evaluators, Peiyi Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、候補モデルの応答品質を評価する評価パラダイムにおける系統的なバイアスを明らかにします。さらに、バイアスを軽減するためのキャリブレーションフレームワークを提案し、実験によってその有効性を示します。また、コードとデータを公開して、今後の研究を支援します。 #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-28 Human Feedback is not Gold Standard, Tom Hosking+, N_A, arXiv23 Summary人間のフィードバックは、大規模言語モデルの性能評価に使用されているが、その好みのスコアがどの特性を捉えているのかは明確ではない。この研究では、人間のフィードバックの使用を分析し、重要なエラー基準を適切に捉えているかどうかを検証した。結果として、好みのスコアは広範なカバレッジを持っているが、事実性などの重要な側面が過小評価されていることがわかった。また、好みのスコアとエラーアノテーションは交絡因子の影響を受ける可能性があり、出力の断定性が事実性エラーの知覚率を歪めることも示された。さらに、人間のフィードバックを訓練目標として使用することが、モデルの出力の断定性を過度に増加させることも示された。今後の研究では、好みのスコアが望ましい目標と一致しているかどうかを慎重に考慮する必要がある。 Comment参考: https://x.com/icoxfog417/status/1718151338520199180?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-25 Branch-Solve-Merge Improves Large Language Model Evaluation and Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、多面的な言語生成および評価タスクにおいて、大規模言語モデルプログラム（BSM）を提案します。BSMは、ブランチ、ソルブ、マージの3つのモジュールから構成され、タスクを複数のサブタスクに分解し、独立して解決し、解決策を統合します。実験により、BSMが評価の正確性と一貫性を向上させ、パフォーマンスを向上させることが示されました。 #MachineLearning#Pocket#Dataset#LanguageModel#LLMAgent#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #DocumentSummarization#Pocket#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation, David Uthus+, N_A, Findings of ACL23 Summary自動要約の評価は困難であり、従来のアプローチでは人間の評価には及ばない。そこで、私たちはRISEという新しいアプローチを提案する。RISEは情報検索の技術を活用し、ゴールドリファレンスの要約がなくても要約を評価することができる。RISEは特に評価用のリファレンス要約が利用できない新しいデータセットに適しており、SummEvalベンチマークでの実験結果から、RISEは過去のアプローチと比較して人間の評価と高い相関を示している。また、RISEはデータ効率性と言語間の汎用性も示している。 Comment# 概要 Dual-Encoderを用いて、ソースドキュメントとシステム要約をエンコードし、dot productをとることでスコアを得る手法。モデルの訓練は、Contrastive Learningで行い、既存データセットのソースと参照要約のペアを正例とみなし、In Batch training# ... #DocumentSummarization#Pocket#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-08-13 GPTScore: Evaluate as You Desire, Jinlan Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、生成型AIの評価における課題を解決するために、GPTScoreという評価フレームワークを提案しています。GPTScoreは、生成されたテキストを評価するために、生成型事前学習モデルの新たな能力を活用しています。19の事前学習モデルを探索し、4つのテキスト生成タスクと22の評価項目に対して実験を行いました。結果は、GPTScoreが自然言語の指示だけでテキストの評価を効果的に実現できることを示しています。この評価フレームワークは、注釈付きサンプルの必要性をなくし、カスタマイズされた多面的な評価を実現することができます。 CommentBERTScoreと同様、評価したいテキストの対数尤度で評価しているBERTScoreよりも相関が高く、instructionによって性能が向上することが示されている ... #DocumentSummarization#Pocket
Issue Date: 2023-08-13 Large Language Models are Diverse Role-Players for Summarization Evaluation, Ning Wu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキスト要約の評価フレームワークを提案し、生成されたテキストと参照テキストを客観的および主観的な側面から比較することで包括的な評価を行います。具体的には、ロールプレイヤーのプロンプティングメカニズムを使用してテキストの評価をモデル化し、コンテキストベースのプロンプティングメカニズムを導入して動的なロールプレイヤープロファイルを生成します。さらに、バッチプロンプティングに基づいたマルチロールプレイヤープロンプティング技術を使用して複数の評価結果を統合します。実験結果は、提案モデルが競争力があり、人間の評価者と高い一致性を持つことを示しています。 #DocumentSummarization#Pocket#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 ChatGPT as a Factual Inconsistency Evaluator for Text Summarization, Zheheng Luo+, N_A, arXiv23 Summary事前学習された言語モデルによるテキスト要約の性能向上が注目されているが、生成された要約が元の文書と矛盾することが問題となっている。この問題を解決するために、効果的な事実性評価メトリクスの開発が進められているが、計算複雑性や不確実性の制約があり、人間の判断との一致に限定されている。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）がテキスト生成と言語理解の両方で優れた性能を示していることがわかっている。本研究では、ChatGPTの事実的な矛盾評価能力を評価し、バイナリエンテイルメント推論、要約ランキング、一貫性評価などのタスクで優れた性能を示した。ただし、ChatGPTには語彙的な類似性の傾向や誤った推論、指示の不適切な理解などの制限があることがわかった。 #Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #Pocket#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-26 Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena, Lianmin Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）を判定者として使用して、オープンエンドの質問に対する性能を評価する方法を提案する。LLMの制限や問題を軽減するための解決策を提案し、2つのベンチマークでLLMの判定者と人間の好みの一致を検証する。結果は、強力なLLM判定者が人間の好みとよく一致し、スケーラブルで説明可能な方法で人間の好みを近似できることを示した。さらに、新しいベンチマークと従来のベンチマークの相補性を示し、いくつかのバリアントを評価する。 CommentMT-Bench（MTBench）スコアとは、multi-turnのQAを出題し、その回答の質をGPT-4でスコアリングしたスコアのこと。 GPT-4の判断とhuman expertの判断とのagreementも検証しており、agreementは80%以上を達成している。 ... #LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-22 Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee, ACL23 Summary本研究では、人間の評価が機械学習モデルのテキスト品質評価に不可欠であるが再現性が難しいという問題を解決するために、大規模言語モデル（LLMs）を使用した評価方法を提案している。具体的には、LLMsに同じ指示と評価対象のサンプルを与え、それに対する応答を生成させることで、LLM評価を行っている。実験結果から、LLM評価の結果は人間の評価と一致しており、異なるフォーマットやサンプリングアルゴリズムでも安定していることが示されている。LLMsを使用したテキスト品質評価の可能性が初めて示されており、その制限や倫理的な考慮事項についても議論されている。 #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Dataset
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Metrics#LanguageModel#QuestionAnswering#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ... #Pocket#ChatGPT
Issue Date: 2023-07-22 How is ChatGPTs behavior changing over time?, Lingjiao Chen+, N_A, arXiv23 SummaryGPT-3.5とGPT-4は、大規模言語モデル（LLM）のサービスであり、その性能と振る舞いは時間とともに変動することがわかった。例えば、GPT-4は素数の特定に優れていたが、後のバージョンでは低い正答率となった。また、GPT-3.5はGPT-4よりも優れた性能を示した。さらに、GPT-4とGPT-3.5の両方が時間とともに敏感な質問への回答やコード生成でのミスが増えた。この結果から、LLMの品質を継続的に監視する必要性が示唆される。 CommentGPT3.5, GPT4共にfreezeされてないのなら、研究で利用すると結果が再現されないので、研究で使うべきではない。また、知らんうちにいくつかのタスクで勝手に性能低下されたらたまったものではない。 ... #Pocket#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-22 Instruction-following Evaluation through Verbalizer Manipulation, Shiyang Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、指示に従う能力を正確に評価するための新しい評価プロトコル「verbalizer manipulation」を提案しています。このプロトコルでは、モデルに異なる程度で一致する言葉を使用してタスクラベルを表現させ、モデルの事前知識に依存する能力を検証します。さまざまなモデルを9つのデータセットで評価し、異なるverbalizerのパフォーマンスによって指示に従う能力が明確に区別されることを示しました。最も困難なverbalizerに対しても、最も強力なモデルでもランダムな推測よりも優れたパフォーマンスを発揮するのは困難であり、指示に従う能力を向上させるために継続的な進歩が必要であることを強調しています。 #Pocket#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #DocumentSummarization#Metrics#Dataset
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NaturalLanguageGeneration#Explanation#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Faithfulness Tests for Natural Language Explanations, ACL23 Summary本研究では、ニューラルモデルの説明の忠実性を評価するための2つのテストを提案しています。1つ目は、カウンターファクチュアルな予測につながる理由を挿入するためのカウンターファクチュアル入力エディタを提案し、2つ目は生成された説明から入力を再構築し、同じ予測につながる頻度をチェックするテストです。これらのテストは、忠実な説明の開発において基本的なツールとなります。 #NaturalLanguageGeneration#Novelty
Issue Date: 2023-07-14 TACL How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN, TACL23 Summaryこの研究では、言語モデルが生成するテキストの新規性を評価するための分析スイートRAVENを紹介しています。英語で訓練された4つのニューラル言語モデルに対して、局所的な構造と大規模な構造の新規性を評価しました。結果として、生成されたテキストは局所的な構造においては新規性に欠けており、大規模な構造においては人間と同程度の新規性があり、時には訓練セットからの重複したテキストを生成することもあります。また、GPT-2の詳細な手動分析により、組成的および類推的な一般化メカニズムの使用が示され、新規テキストが形態的および構文的に妥当であるが、意味的な問題が比較的頻繁に発生することも示されました。 #MachineLearning#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #Dataset#LanguageModel#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #Dataset#LLMAgent
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Bring Your Own Data Self-Supervised Evaluation for Large Language Models, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の振る舞いを評価するための自己教師あり評価フレームワークを提案する。これにより、人間によるラベル付けが必要なくなり、実際のデータに対してモデルの感度や不変性を評価できる。自己教師あり評価は、クローズドブックの知識や有害性、文脈依存性などの側面を評価することができる。また、人間による教師あり評価との相関関係も高い。自己教師あり評価は、現在の評価戦略を補完するものである。 Comment# Motivation LLMの急速な発展によって、それらの能力とlimitationを正確にとらえるための様々な新たなmetricsが提案されてきたが、結果的に、新たなモデルが既存のデータセットを廃止に追い込み、常に新たなデータセットを作成する必要が生じている。 近年のBIG-Bench #以下 ... #Pocket#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2023-05-22 Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large Language Models, Emily Reif+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して生成されたデータセットの構文的多様性を理解し分析するための新しい可視化ツールであるLinguisticLensが提供された。このツールは、テキストを構文、語彙、および意味の軸に沿ってクラスタリングし、階層的な可視化をサポートしている。ライブデモはshorturl.at/zHOUVで利用可能。 CommentLLMを用いてfew-shot promptingを利用して生成されたデータセットを理解し評価することは難しく、そもそもLLMによって生成されるデータの失敗に関してはあまり理解が進んでいない（e.g. repetitionなどは知られている）。この研究では、LLMによって生成されたデータセットの特性 ... #Dataset#Hallucination
Issue Date: 2023-05-20 TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models, Zorik Gekhman+, N_A, arXiv23 Summary自然言語推論（NLI）モデルを使用した事実の一貫性評価には限界があり、大規模言語モデル（LLMs）は計算コストが高いため実用的ではない。そこで、TrueTeacherというLLMを使用して多様なモデル生成要約を注釈付けすることによって合成データを生成する方法を提案し、既存の合成データ生成方法と比較して優位性と堅牢性を示した。140万の例を含む大規模な合成データセットを公開した。 CommentFactual Consistency Evaluationに関する研究。オリジナルのテキストに対して、様々な規模の言語モデルを用いて要約を生成。生成された要約に対してfactual informationが正しく含まれているかをラベル付けする方法を提案。 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#Reference-free#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of Summarization, Fajri Koto+, N_A, JAIR22 Summary本論文では、FFCIという細かい要約評価のためのフレームワークを提案しました。このフレームワークは、信頼性、焦点、カバレッジ、および文間の連続性の4つの要素から構成されています。新しいデータセットを構築し、評価メトリックとモデルベースの評価方法をクロス比較することで、FFCIの4つの次元を評価するための自動的な方法を開発しました。さまざまな要約モデルを評価し、驚くべき結果を得ました。 Comment先行研究でどのようなMetricが利用されていて、それらがどういった観点のMetricなのかや、データセットなど、非常に細かくまとまっている。Faithfulness(ROUGE, STS-Score, BERTScoreに基づく), Focus and Coverage (Question Ans ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #DocumentSummarization#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 SummaC: Re-Visiting NLI-based Models for Inconsistency Detection in Summarization, Laban+, TACL22 Summary要約の領域では、入力ドキュメントと要約が整合していることが重要です。以前の研究では、自然言語推論（NLI）モデルを不整合検出に適用するとパフォーマンスが低下することがわかりました。本研究では、NLIを不整合検出に再評価し、過去の研究での入力の粒度の不一致が問題であることを発見しました。新しい手法SummaCConvを提案し、NLIモデルを文単位にドキュメントを分割してスコアを集計することで、不整合検出に成功裏に使用できることを示しました。さらに、新しいベンチマークSummaCを導入し、74.4%の正確さを達成し、先行研究と比較して5%の改善を実現しました。 #DocumentSummarization#Metrics#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation, Or Honovich+, N_A, the Second DialDoc Workshop on Document-grounded Dialogue and Conversational Question Answering22 Summary事実の整合性メトリックの包括的な調査と評価であるTRUEを紹介。さまざまな最先端のメトリックと11のデータセットを対象に行った結果、大規模なNLIおよび質問生成・回答ベースのアプローチが強力で補完的な結果を達成することがわかった。TRUEをモデルおよびメトリックの開発者の出発点として推奨し、さらなる評価方法の向上に向けた進歩を期待している。 CommentFactualConsistencyに関するMetricが良くまとまっている ... #DocumentSummarization#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 MaskEval: Weighted MLM-Based Evaluation for Text Summarization and Simplification, Yu Lu Liu+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキストの要約と簡素化のための参照のない評価尺度であるMaskEvalを提案しています。MaskEvalは、候補テキストとソーステキストの連結に対してマスクされた言語モデリングを行い、重要な品質の側面ごとに相対的な重要性を調整することができます。さらに、英語の要約と簡素化における人間の判断との相関に基づいて、その効果を示し、両方のタスク間での転移シナリオを探索します。 #DocumentSummarization#Metrics#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Play the Shannon Game With Language Models: A Human-Free Approach to Summary Evaluation, Nicholas Egan+, N_A, AAAI22 Summaryこの研究では、事前学習済み言語モデルを使用して、参照フリーの要約評価指標を提案します。これにより、要約の品質を測定するための新しい手法が開発されます。また、提案手法が人間の判断と高い相関関係を持つことが実証されます。 #DocumentSummarization#Metrics#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Reference-free Summarization Evaluation via Semantic Correlation and Compression Ratio, Liu+, NAACL22 Summary本研究では、参照ベースの評価方法の柔軟性の欠如を解消するために、事前学習済み言語モデルを使用して自動参照フリーの評価指標を提案します。この指標は、要約の意味的な分布と圧縮率を考慮し、人間の評価とより一致していることが実験で示されました。 #DocumentSummarization
Issue Date: 2023-08-13 Re-Examining System-Level Correlations of Automatic Summarization Evaluation Metrics, Deutsch+, NAACL22 Summary本研究では、自動要約評価尺度のシステムレベルの相関に関する不整合を修正するための変更を提案しています。具体的には、全テストセットを使用して自動評価尺度のシステムスコアを計算し、実際のシナリオでよく見られる自動スコアのわずかな差によって分離されたシステムのペアに対してのみ相関を計算することを提案しています。これにより、より正確な相関推定と高品質な人間の判断の収集が可能となります。 #DocumentSummarization
Issue Date: 2023-08-13 Does Summary Evaluation Survive Translation to Other Languages?, Braun+, NAACL22 Summary要約データセットの作成は費用と時間がかかるが、機械翻訳を使用して既存のデータセットを他の言語に翻訳することで、追加の言語での使用が可能になる。この研究では、英語の要約データセットを7つの言語に翻訳し、自動評価尺度によるパフォーマンスを比較する。また、人間と自動化された要約のスコアリング間の相関を評価し、翻訳がパフォーマンスに与える影響も考慮する。さらに、データセットの再利用の可能性を見つけるために、特定の側面に焦点を当てる。 #DocumentSummarization#Metrics#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 SummScore: A Comprehensive Evaluation Metric for Summary Quality Based on Cross-Encoder, Wuhang Lin+, N_A, arXiv22 Summary要約の品質評価メトリクスの問題を解決するために、SummScoreという包括的な評価メトリクスを提案する。SummScoreはCrossEncoderに基づいており、要約の多様性を抑制せずに要約の品質を評価することができる。さらに、SummScoreは一貫性、一貫性、流暢さ、関連性の4つの側面で評価することができる。実験結果は、SummScoreが既存の評価メトリクスを上回ることを示している。また、SummScoreの評価結果を16の主要な要約モデルに提供している。 #DocumentSummarization#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 SueNes: A Weakly Supervised Approach to Evaluating Single-Document Summarization via Negative Sampling, Bao+, NAACL22 Summary従来の自動要約評価メトリックは語彙の類似性に焦点を当てており、意味や言語的な品質を十分に捉えることができない。参照要約が必要であるためコストがかかる。本研究では、参照要約が存在しない弱教師あり要約評価手法を提案する。既存の要約データセットを文書と破損した参照要約のペアに変換してトレーニングする。ドメイン間のテストでは、提案手法がベースラインを上回り、言語的な品質を評価する上で大きな利点を示した。 #DocumentSummarization#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 PrefScore: Pairwise Preference Learning for Reference-free Summarization Quality Assessment, Luo+, COLING22 Summary人間による参照要約のない機械生成の要約の評価を行うために、ブラッドリー・テリーのパワーランキングモデルを使用して要約の優劣を判断する方法を提案する。実験結果は、この方法が人間の評価と高い相関を持つスコアを生成できることを示している。 #DocumentSummarization#Pocket
Issue Date: 2023-08-13 How to Find Strong Summary Coherence Measures? A Toolbox and a Comparative Study for Summary Coherence Measure Evaluation, Steen+, COLING22 Summary要約の一貫性を自動的に評価することは重要であり、さまざまな方法が提案されていますが、異なるデータセットと評価指標を使用して評価されるため、相対的なパフォーマンスを理解することが困難です。本研究では、要約の一貫性モデリングのさまざまな方法について調査し、新しい分析尺度を導入します。現在の自動一貫性尺度はすべての評価指標において信頼性のある一貫性スコアを割り当てることができませんが、大規模言語モデルは有望な結果を示しています。 #DocumentSummarization#Pocket
Issue Date: 2023-08-13 Universal Evasion Attacks on Summarization Scoring, Wenchuan Mu+, N_A, BlackboxNLP workshop on ACL22 Summary要約の自動評価は重要であり、その評価は複雑です。しかし、これまで要約の評価は機械学習のタスクとは考えられていませんでした。本研究では、自動評価の堅牢性を探るために回避攻撃を行いました。攻撃システムは、要約ではない文字列を予測し、一般的な評価指標であるROUGEやMETEORにおいて優れた要約器と競合するスコアを達成しました。また、攻撃システムは最先端の要約手法を上回るスコアを獲得しました。この研究は、現在の評価システムの堅牢性の低さを示しており、要約スコアの開発を促進することを目指しています。 #DocumentSummarization#Pocket
Issue Date: 2023-08-13 DocAsRef: A Pilot Empirical Study on Repurposing Reference-Based Summary Quality Metrics Reference-Freely, Forrest Sheng Bao+, N_A, arXiv22 Summary参照ベースと参照フリーの要約評価メトリックがあります。参照ベースは正確ですが、制約があります。参照フリーは独立していますが、ゼロショットと正確さの両方を満たせません。本研究では、参照ベースのメトリックを使用してゼロショットかつ正確な参照フリーのアプローチを提案します。実験結果は、このアプローチが最も優れた参照フリーのメトリックを提供できることを示しています。また、参照ベースのメトリックの再利用と追加の調整についても調査しています。 #Analysis#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ... #DocumentSummarization#Metrics#Tools#Dataset
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #DocumentSummarization
Issue Date: 2023-08-13 How to Evaluate a Summarizer: Study Design and Statistical Analysis for Manual Linguistic Quality Evaluation, Steen+, EACL21 Summary要約システムの評価方法についての調査結果を報告しました。要約の言語的品質についての評価実験を行い、最適な評価方法は側面によって異なることを示しました。また、研究パラメータや統計分析方法についても問題点を指摘しました。さらに、現行の方法では固定された研究予算の下では信頼性のある注釈を提供できないことを強調しました。 Comment要約の人手評価に対する研究 ... #DocumentSummarization
Issue Date: 2023-08-13 Reliability of Human Evaluation for Text Summarization: Lessons Learned and Challenges Ahead, Iskender+, EACL21 Summary人間評価の信頼性に関する研究では、参加者の情報や実験の詳細が提供されていないことが多い。また、人間評価の信頼性に影響を与える要因についても研究されていない。そこで、私たちは人間評価実験を行い、参加者の情報や実験の詳細を提供し、異なる実験結果を比較した。さらに、専門家と非専門家の評価の信頼性を確保するためのガイドラインを提供し、信頼性に影響を与える要因を特定した。 Comment要約の人手評価に対する信頼性に関して研究。人手評価のガイドラインを提供している。 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#DialogueGeneration#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ... #DocumentSummarization#Metrics#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation, Deng+, EMNLP21 Summary本研究では、自然言語生成（NLG）タスクの評価において、情報の整合性を重視した統一的な視点を提案する。情報の整合性を評価するための解釈可能な評価指標のファミリーを開発し、ゴールドリファレンスデータを必要とせずに、さまざまなNLGタスクの評価を行うことができることを実験で示した。 CommentCTC ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ... #DocumentSummarization#Metrics#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 BARTSCORE: Evaluating Generated Text as Text Generation, Yuan+ （w_ Neubigさん）, NeurIPS21 Summary本研究では、生成されたテキストの評価方法について検討しました。具体的には、事前学習モデルを使用してテキスト生成の問題をモデル化し、生成されたテキストを参照出力またはソーステキストに変換するために訓練されたモデルを使用しました。提案したメトリックであるBARTSCOREは、情報量、流暢さ、事実性などの異なる視点のテキスト評価に柔軟に適用できます。実験結果では、既存のトップスコアリングメトリックを上回る性能を示しました。BARTScoreの計算に使用するコードは公開されており、インタラクティブなリーダーボードも利用可能です。 CommentBARTScore# 概要 ソーステキストが与えられた時に、BARTによって生成テキストを生成する尤度を計算し、それをスコアとする手法。テキスト生成タスクをテキスト生成モデルでスコアリングすることで、pre-trainingされたパラメータをより有効に活用できる（e.g. BERTScoreやMov ... #DocumentSummarization#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Towards Question-Answering as an Automatic Metric for Evaluating the Content Quality of a Summary, Deutsch+, TACL21 Summary要約の品質を評価するための新しい指標であるQAEvalを提案する。QAEvalは質問応答（QA）を使用して要約と参照の情報の重複を測定するため、従来のテキストの重複に基づく指標とは異なる。実験結果から、QAEvalは現在の最先端の指標よりも優れたパフォーマンスを示し、他の評価とも競争力があることがわかった。QAEvalの構成要素を分析することで、その潜在的な上限パフォーマンスは他の自動評価指標を上回り、ゴールドスタンダードのピラミッドメソッドに近づくと推定される。 #DocumentSummarization#Metrics#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ESTIME: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, Eval4NLP21 Summary私たちは、新しい参照なし要約品質評価尺度を提案します。この尺度は、要約とソースドキュメントの間の潜在的な矛盾を見つけて数えることに基づいています。提案された尺度は、一貫性と流暢さの両方で他の評価尺度よりも専門家のスコアと強い相関を示しました。また、微妙な事実の誤りを生成する方法も紹介しました。この尺度は微妙なエラーに対してより感度が高いことを示しました。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of Summaries, Wang, ACL20 Summary要約の事実の不整合を特定するための自動評価プロトコルであるQAGSを提案する。QAGSは、要約とソースについて質問をし、整合性がある回答を得ることで要約の事実的整合性を評価する。QAGSは他の自動評価指標と比較して高い相関を持ち、自然な解釈可能性を提供する。QAGSは有望なツールであり、https://github.com/W4ngatang/qagsで利用可能。 CommentQAGS生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#Metrics#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 FEQA: A Question Answering Evaluation Framework for Faithfulness Assessment in Abstractive Summarization, Durmus+, ACL20 Summaryニューラル抽象的要約モデルの信頼性を評価するために、人間の注釈を収集し、信頼性の自動評価指標であるFEQAを提案した。FEQAは質問応答を利用して要約の信頼性を評価し、特に抽象的な要約において人間の評価と高い相関を示した。 CommentFEQA生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 HOLMS: Alternative Summary Evaluation with Large Language Models, Mrabet+, COLING20 Summary要約手法の評価尺度として、ROUGEとBLEUが一般的に使用されているが、これらは語彙的な性質を持ち、ニューラルネットワークのトレーニングには限定的な可能性がある。本研究では、大規模なコーパスで事前学習された言語モデルと語彙的類似度尺度を組み合わせた新しい評価尺度であるHOLMSを提案する。実験により、HOLMSがROUGEとBLEUを大幅に上回り、人間の判断との相関も高いことを示した。 CommentHybrid Lexical and MOdel-based evaluation of Summaries (HOLMS) ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#Metrics#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization, Kryscinski+, EMNLP20 Summary本研究では、要約の事実的な整合性を検証するためのモデルベースのアプローチを提案しています。トレーニングデータはルールベースの変換を用いて生成され、モデルは整合性の予測とスパン抽出のタスクで共同してトレーニングされます。このモデルは、ニューラルモデルによる要約に対して転移学習を行うことで、以前のモデルを上回る性能を示しました。さらに、人間の評価でも補助的なスパン抽出タスクが有用であることが示されています。データセットやコード、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されています。 CommentFactCC近年のニューラルモデルは流ちょうな要約を生成するが、それらには、unsuportedなinformationが多く含まれていることを示した ... #DocumentSummarization#Metrics#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot Paraphrasing, Thompson+, EMNLP20 Summaryパラフレーザを使用して機械翻訳の評価を行うタスクを定義し、多言語NMTシステムをトレーニングしてパラフレーシングを行います。この手法は直感的であり、人間の判断を必要としません。39言語でトレーニングされた単一モデルは、以前のメトリクスと比較して優れたパフォーマンスを示し、品質推定のタスクでも優れた結果を得ることができます。 CommentPRISM ... #DocumentSummarization#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Fill in the BLANC: Human-free quality estimation of document summaries, Vasilyev+, Eval4NLP20 SummaryBLANCは、要約の品質を自動的に推定するための新しいアプローチです。BLANCは、事前学習済みの言語モデルを使用してドキュメントの要約にアクセスし、要約の機能的なパフォーマンスを測定します。BLANCスコアは、ROUGEと同様に人間の評価と良好な相関関係を持ち、人間によって書かれた参照要約が不要なため、完全に人間不在の要約品質推定が可能です。 #DocumentSummarization#Reference-free#Training-Free
Issue Date: 2023-08-13 SUPERT: Towards New Frontiers in Unsupervised Evaluation Metrics for Multi-Document Summarization, Gao+, ACL20 Summaryこの研究では、教師なしの複数文書要約評価メトリックスについて調査しています。提案手法SUPERTは、擬似的な参照要約として選択された重要な文を使用し、文脈化埋め込みとソフトトークンアラインメント技術を用いて要約の品質を評価します。SUPERTは従来の教師なし評価メトリックスよりも人間の評価との相関が高く、18〜39％の向上が見られます。また、SUPERTを報酬として使用してニューラルベースの強化学習要約器をガイドすることで、有利なパフォーマンスを実現しています。ソースコードはGitHubで入手可能です。 Commentpseudo-reference summaryを作成し、referenceに対してSBERTを適用しsystem-reference間の類似度を測ることで、unsupervisedに複数文書要約を評価する手法。まずTACのデータに対して、既存研究（single document summarips ... #DocumentSummarization#Metrics#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, Sellam+, ACL20 SummaryBLEURTは、BERTをベースとした学習済みの評価指標であり、人間の判断と高い相関を持つことが特徴です。BLEURTは、数千のトレーニング例を使用してバイアスのある評価をモデル化し、数百万の合成例を使用してモデルの汎化を支援します。BLEURTは、WMT Metrics共有タスクとWebNLGデータセットで最先端の結果を提供し、トレーニングデータが少ない場合や分布外の場合でも優れた性能を発揮します。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #DocumentSummarization#Pocket
Issue Date: 2023-08-16 Neural Text Summarization: A Critical Evaluation, Krysciski+ （w_ Richard Socher）, EMNLP-IJCNLP19 Summaryテキスト要約の研究は進展が停滞しており、データセット、評価指標、モデルの3つの要素に問題があることが指摘されている。自動収集されたデータセットは制約が不十分であり、ノイズを含んでいる可能性がある。評価プロトコルは人間の判断と相関が弱く、重要な特性を考慮していない。モデルはデータセットのバイアスに過適合し、出力の多様性が限られている。 #DocumentSummarization#Metrics#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 Question answering as an automatic evaluation metric for news article summarization, Eyal+, NAACL19 Summary最近の自動要約の研究では、ROUGEスコアの最大化に焦点を当てているが、本研究では代替的な評価指標であるAPESを提案する。APESは、要約が一連の手動作成質問に答える能力を定量化する。APESを最大化するエンドツーエンドのニューラル抽象モデルを提案し、ROUGEスコアを向上させる。 CommentAPES ... #DocumentSummarization#Metrics
Issue Date: 2023-08-16 Studying Summarization Evaluation Metrics in the Appropriate Scoring Range, Peyrard+, ACL19 Summary自動評価メトリックは通常、人間の判断との相関性を基準に比較されるが、既存の人間の判断データセットは限られている。現代のシステムはこれらのデータセット上で高スコアを出すが、評価メトリックの結果は異なる。高スコアの要約に対する人間の判断を収集することで、メトリックの信頼性を解決することができる。これは要約システムとメトリックの改善に役立つ。 Comment要約のメトリックがhuman judgmentsに対してcorrelationが低いことを指摘 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #DocumentSummarization#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 MoverScore: Text Generation Evaluating with Contextualized Embeddings and Earth Mover Distance, Zhao+, EMNLP-IJCNLP19 Summary本研究では、テキスト生成システムの評価尺度について調査し、システムの出力と参照テキストの意味に基づいて比較する尺度を提案します。この尺度は、要約、機械翻訳、画像キャプション、データからテキストへの生成などのタスクで有効であり、文脈化表現と距離尺度を組み合わせたものが最も優れています。また、提案した尺度は強力な汎化能力を持っており、ウェブサービスとして提供されています。 CommentWord Mover Distance (WMD)の解説: https://yubessy.hatenablog.com/entry/2017/01/10/122737 ... #DocumentSummarization#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 Answers Unite Unsupervised Metrics for Reinforced Summarization Models, Scialom+, EMNLP-IJCNLP19 Summary最近、再強化学習（RL）を使用した抽象的要約手法が提案されており、従来の尤度最大化を克服するために使用されています。この手法は、複雑で微分不可能なメトリクスを考慮することで、生成された要約の品質と関連性を総合的に評価することができます。ROUGEという従来の要約メトリクスにはいくつかの問題があり、代替的な評価尺度を探求する必要があります。報告された人間評価の分析によると、質問応答に基づく提案されたメトリクスはROUGEよりも有利であり、参照要約を必要としないという特徴も持っています。これらのメトリクスを使用してRLベースのモデルをトレーニングすることは、現在の手法に比べて改善をもたらします。 CommentSummaQA ... #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 A Semantic QA-Based Approach for Text Summarization Evaluation, Ping Chen+, N_A, AAAI18 Summary自然言語処理システムの評価における問題の一つは、2つのテキストパッセージの内容の違いを特定することです。本研究では、1つのテキストパッセージを小さな知識ベースとして扱い、多数の質問を投げかけて内容を比較する方法を提案します。実験結果は有望であり、2007年のDUC要約コーパスを使用して行われました。 CommentQGQAを提案した研究 ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics
Issue Date: 2023-08-16 Why We Need New Evaluation Metrics for NLG, EMNLP17 SummaryNLGの評価には自動評価指標が使われているが、本研究ではシステムやデータに依存しない新しい評価手法の必要性を提案する。幅広い指標を調査し、それらがデータ駆動型のNLGによって生成されたシステムの出力の人間の判断を弱く反映していることを示す。また、評価指標の性能はデータとシステムに依存することも示すが、自動評価指標はシステムレベルで信頼性があり、システムの開発をサポートできることを示唆する。特に、低いパフォーマンスを示すケースを見つけることができる。 Comment既存のNLGのメトリックがhuman judgementsとのcorrelationがあまり高くないことを指摘した研究 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #MachineTranslation#Pocket
Issue Date: 2023-08-13 Document-Level Machine Translation Evaluation with Gist Consistency and Text Cohesion, Gong+, DiscoMT15 #DocumentSummarization#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Pocket#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #DocumentSummarization
Issue Date: 2023-08-23 Automatically Assessing Machine Summary Content Without a Gold Standard, Louis+（w_ Nenkova）, ACL13 Summary本研究では、要約の評価において新しい技術を提案しています。これにより、人間の要約が利用できない場合や、単一のモデルしか利用できない場合でも正確な評価が可能となります。具体的には、モデルに依存しない評価技術や、システム要約の類似性を定量化する尺度などを提案しています。これにより、要約の評価を人間の評価と正確に再現することができます。また、擬似モデルを導入することで、利用可能なモデルのみを使用する場合よりも人間の判断との相関が高くなることも示しています。さらに、システム要約のランキング方法についても探求しており、驚くほど正確なランキングが可能となります。 Commentメタ評価の具体的な手順について知りたければこの研究を読むべし ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #DocumentSummarization#Pocket#CrossLingual
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages, Koto+ （w_ Tim先生）, Findings of ACL12 Summaryこの研究では、異なる言語の要約コーパスを使用して、マルチリンガルBERTを用いたBERTScoreが他の要約評価メトリックスよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されました。これは、英語以外の言語においても有効であることを示しています。 #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #DocumentSummarization#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Discourse constraints for document compression, Clarke+ （w_ Lapata）, Computational Linguistics10 CommentQAベースドなアプローチを人手評価に導入した初めての研究 ... #DocumentSummarization#Metrics#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ROUGE-C: A fully automated evaluation method for multi-document summarization, He+, International Conference on Granular Computing08 Summaryこの論文では、ROUGEを使用して要約を評価する方法について説明しています。ROUGEは、要約評価のために広く使用されていますが、手動の参照要約が必要です。この研究では、ROUGE-Cという手法を開発しました。ROUGE-Cは、参照要約を入力情報に置き換えることで、手動の参照要約なしで要約を評価することができます。実験結果は、ROUGE-Cが人間の判断を含む参照要約とよく相関していることを示しています。 #DocumentSummarization#Metrics#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-14 Supervised automatic evaluation for summarization with voted regression model, Hirao+, Information and Processing & Management07 Summary要約システムの評価には高品質な人間の評価が必要だが、コストが高いため自動評価方法が必要。提案手法は投票回帰モデル（VRM）を使用し、従来の自動評価方法と比較してエラー削減を達成。さらに、最も高い相関係数を得た。 CommentVRM ... #Article#Dataset#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Survey#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Survey#Dataset#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Pocket#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Tools#LanguageModel#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-02 Nejumi LLMリーダーボード CommentJGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-30 LLM-as-a-judge #Article#DocumentSummarization#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#LanguageModel#Explanation
Issue Date: 2023-07-14 Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of Human Natural Language Explanations Summary本研究では、説明可能なNLPモデルのトレーニングにおいて、人間による注釈付けの説明の品質を評価する方法について検討しています。従来のSimulatabilityスコアに代わる新しいメトリックを提案し、5つのデータセットと2つのモデルアーキテクチャで評価しました。結果として、提案したメトリックがより客観的な評価を可能にする一方、Simulatabilityは不十分であることが示されました。

### Dataset (66)

#ComputerVision#InformationRetrieval#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #FactualConsistency#Conversation
Issue Date: 2024-12-05 事実正誤判定が不要な生成応答の検出に向けた データセットの収集と分析, rryohei Kamei+, NLP24, 2024.03

#AES(AutomatedEssayScoring)#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 Japanese-English Sentence Translation Exercises Dataset for Automatic Grading, Miura+, EACL24, 2024.03 CommentThis paper proposes the task of automatic assessment of Sentence Translation Exercises (STEs), that have been used in the early stage of L2 language l ... #InformationRetrieval#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #ComputerVision#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-30 What matters when building vision-language models?, Hugo Laurençon+, N_A, arXiv24 Comment元ポストにOpenVLMの進展の歴史が載っている。構築されたデータセットも公開される模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/9675c2ad-650a-460b-9655-1c6347d07f58)元ポスト:https://x ... #LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-09-20 Instruction Tuning with GPT-4, Baolin Peng+, N_A, arXiv23 Comment現在はOpenAIの利用規約において、outputを利用してOpenAIと競合するモデルを構築することは禁止されているので、この点には注意が必要https://openai.com/ja-JP/policies/terms-of-use/ ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #Pocket#LanguageModel#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-11-22 GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark, David Rein+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質で非常に困難な多肢選択問題からなるGPQAデータセットを提案します。このデータセットは、専門家でも高い正答率を達成できず、最先端のAIシステムでも困難であることが示されています。将来のAIシステムの開発において、スケーラブルな監督方法を開発する必要があります。これにより、スキルを持つ監督者がAIシステムから信頼性のある情報を得ることができるようになります。GPQAデータセットは、スケーラブルな監督実験を可能にし、人間の専門家がAIシステムから真実の情報を確実に得る方法を考案するのに役立つことが期待されています。 Comment該当領域のPh.D所有者でも74%、高いスキルを持つ非専門家（Googleへアクセスして良い環境）で34%しか正答できないQAデータセット。元ツイート: https://x.com/idavidrein/status/1727033002234909060?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0Ip ... #Pocket#LanguageModel#Evaluation#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#LanguageModel#Alignment#Conversation
Issue Date: 2023-10-09 RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models, Zekun Moore Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して役割演技の能力を向上させるためのフレームワークであるRoleLLMを提案しています。RoleLLMは、役割プロファイルの構築、コンテキストベースの指示生成、役割プロンプトによる話し方の模倣、オープンソースモデルの微調整と役割のカスタマイズの4つのステージで構成されています。さらに、RoleBenchと呼ばれる役割演技のためのベンチマークデータセットを作成し、RoleLLaMAとRoleGLMというモデルを開発しました。これにより、役割演技の能力が大幅に向上し、GPT-4と同等の結果を達成しました。 Comment# Overview # RoleBench ... #MachineLearning#Pocket#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#LanguageModel#InstructionTuning#NumericReasoning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ... #Pocket#LanguageModel#StructuredData
Issue Date: 2023-09-30 Struc-Bench: Are Large Language Models Really Good at Generating Complex Structured Data?, Xiangru Tang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価し、構造に注意したファインチューニング手法を提案します。さらに、Struc-Benchというデータセットを使用して、複雑な構造化データ生成のパフォーマンスを評価します。実験の結果、提案手法は他の評価されたLLMsよりも優れた性能を示しました。また、モデルの能力マップを提示し、LLMsの弱点と将来の研究の方向性を示唆しています。詳細はhttps://github.com/gersteinlab/Struc-Benchを参照してください。 CommentFormatに関する情報を含むデータでInstruction TuningすることでFormatCoT（フォーマットに関する情報のCoT）を実現している模様。ざっくりしか論文を読んでいないが詳細な情報があまり書かれていない印象で、ちょっとなんともいえない。 ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Pocket#QuestionAnswering#Finetuning (SFT)#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #Pocket#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #Pocket#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-08-21 Self-Alignment with Instruction Backtranslation, Xian Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質な指示に従う言語モデルを構築するためのスケーラブルな手法を提案します。この手法では、少量のシードデータとウェブコーパスを使用して言語モデルをファインチューニングし、指示のプロンプトを生成してトレーニング例を構築します。そして、高品質な例を選択してモデルを強化します。この手法を使用すると、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、自己整列の効果を実証できます。 Comment人間が書いたテキストを対応するinstructionに自動的にラベル付けする手法を提案。これにより高品質なinstruction following LLMの構築が可能手法概要結果的に得られるデータは、訓練において非常にインパクトがあり高品質なものとなる。実際に、他の同サイズのinstruct tu ... #AudioProcessing
Issue Date: 2023-08-16 ReazonSpeech: A Free and Massive Corpus for Japanese ASR, Yin+, NLP23 Comment超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開 ワンセグのデータにから生成 ... #LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models, Xiaoxuan Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の進歩により、数学のベンチマークでの性能向上が示されているが、これらのベンチマークは限定的な範囲の問題に限定されていることが指摘される。そこで、複雑な科学的問題解決に必要な推論能力を検証するための包括的なベンチマークスイートSciBenchを提案する。SciBenchには、大学レベルの科学的問題を含むオープンセットと、学部レベルの試験問題を含むクローズドセットの2つのデータセットが含まれている。さらに、2つの代表的なLLMを用いた詳細なベンチマーク研究を行い、現在のLLMのパフォーマンスが不十分であることを示した。また、ユーザースタディを通じて、LLMが犯すエラーを10の問題解決能力に分類し、特定のプロンプティング戦略が他の戦略よりも優れているわけではないことを明らかにした。SciBenchは、LLMの推論能力の向上を促進し、科学研究と発見に貢献することを目指している。 #DocumentSummarization#Metrics#Evaluation
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #Pocket#LanguageModel#Programming
Issue Date: 2023-07-18 Socratic Questioning of Novice Debuggers: A Benchmark Dataset and Preliminary Evaluations, ACL-BEA23 Summary本研究では、初心者プログラマがバグのある計算問題を解決する際に、ソクラテス的な対話を行うデータセットを紹介し、GPTベースの言語モデルのデバッグ能力を評価しました。GPT-4はGPT-3.5よりも優れたパフォーマンスを示しましたが、まだ人間の専門家には及ばず、さらなる研究が必要です。 #GrammaticalErrorCorrection
Issue Date: 2023-07-18 Enhancing Grammatical Error Correction Systems with Explanations, ACL23 Summary文法エラー修正システムの性能向上のために、エビデンスワードと文法エラータイプが注釈付けされた大規模なデータセットであるEXPECTを紹介する。このデータセットを使用して、説明可能なGECシステムのベースラインと分析を提案し、人間の評価によってその有用性を確認する。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization, ACL23 Summary会議の要約技術の開発には注釈付きの会議コーパスが必要ですが、その欠如が問題となっています。本研究では、新しいベンチマークデータセットであるMeetingBankを提案しました。MeetingBankは、会議議事録を短いパッセージに分割し、特定のセグメントと対応させることで、会議の要約プロセスを管理しやすいタスクに分割することができます。このデータセットは、会議要約システムのテストベッドとして利用できるだけでなく、一般の人々が議会の意思決定の仕組みを理解するのにも役立ちます。ビデオリンク、トランスクリプト、参照要約などのデータを一般に公開し、会議要約技術の開発を促進します。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Controllable#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #ComputerVision#Personalization#MulltiModal#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MPCHAT: Towards Multimodal Persona-Grounded Conversation, ACL23 Summary本研究では、テキストと画像の両方を使用してパーソナを拡張し、マルチモーダルな対話エージェントを構築するためのデータセットであるMPCHATを提案します。さらに、マルチモーダルパーソナを組み込むことで、応答予測、パーソナのグラウンディング予測、話者の識別といったタスクのパフォーマンスを統計的に有意に改善できることを示します。この研究は、マルチモーダルな対話理解においてマルチモーダルパーソナの重要性を強調し、MPCHATが高品質なリソースとして役立つことを示しています。 #InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-13 Unnatural Instructions: Tuning Language Models with （Almost） No Human Labor, ACL23 Summary本研究では、人間の監督を必要としない方法で収集された大規模なデータセット「Unnatural Instructions」を紹介します。このデータセットを使用して、言語モデルのトレーニングを行い、既存のモデルを上回る性能を実現しました。これにより、クラウドソーシングに頼らずにデータセットを拡張し、多様性を持たせることができることが示されました。 #LanguageModel#TheoryOfMind#Evaluation
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #Evaluation#Hallucination
Issue Date: 2023-05-20 TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models, Zorik Gekhman+, N_A, arXiv23 Summary自然言語推論（NLI）モデルを使用した事実の一貫性評価には限界があり、大規模言語モデル（LLMs）は計算コストが高いため実用的ではない。そこで、TrueTeacherというLLMを使用して多様なモデル生成要約を注釈付けすることによって合成データを生成する方法を提案し、既存の合成データ生成方法と比較して優位性と堅牢性を示した。140万の例を含む大規模な合成データセットを公開した。 CommentFactual Consistency Evaluationに関する研究。オリジナルのテキストに対して、様々な規模の言語モデルを用いて要約を生成。生成された要約に対してfactual informationが正しく含まれているかをラベル付けする方法を提案。 ... #PersonalizedGeneration
Issue Date: 2023-04-26 LaMP: When Large Language Models Meet Personalization, Selemi+, University of Massachusetts Amherst （w_ Google Research）, arXiv23 Comment# 概要 Personalizationはユーザのニーズや嗜好に応えるために重要な技術で、IRやRecSysで盛んに研究されてきたが、NLPではあまり実施されてこなかった。しかし、最近のタスクで、text classificationやgeneration taskでPersonalization# ... #MachineTranslation#Pocket
Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv22 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク ... #QuestionAnswering
Issue Date: 2022-02-07 JaQuAD: Japanese Question Answering Dataset for Machine Reading Comprehension, arXiv22 CommentSQuAD likeな日本語のQAデータセット https://github.com/SkelterLabsInc/JaQuAD ... #Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 Training Verifiers to Solve Math Word Problems, Karl Cobbe+, arXiv21 Comment## 気持ち 当時の最も大きいレベルのモデルでも multi-stepのreasoningが必要な問題は失敗する モデルをFinetuningをしても致命的なミスが含まれる 特に、数学は個々のミスに対して非常にsensitiveであり、一回ミスをして異なる解法のパスに入ってしまうとTodo: 続きを ... #DocumentSummarization#Metrics#Tools#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #Pocket#LanguageModel#MultitaskLearning
Issue Date: 2023-07-26 Measuring Massive Multitask Language Understanding, Dan Hendrycks+, N_A, ICLR21 Summary私たちは、マルチタスクのテキストモデルの正確性を測定するための新しいテストを提案しています。このテストは、57のタスクをカバーし、広範な世界知識と問題解決能力を必要とします。現在のモデルはまだ専門家レベルの正確性に達しておらず、性能に偏りがあります。私たちのテストは、モデルの理解の幅と深さを評価し、重要な欠点を特定するために使用できます。 #PersonalizedDocumentSummarization#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ... #PersonalizedDocumentSummarization#Personalization
Issue Date: 2023-04-30 ニュース記事に対する談話構造と興味度のアノテーション ～ニュース対話システムのパーソナライズに向けて～, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 Commentニュース記事に対して談話構造および，ユーザのプロフィールと記事の話題・文に対するユーザの興味度を付与したデータセット。 プロフィールとして以下を収集： 性別 年齢， 住んでいる地域 職種 業種 ニュースを見る頻度， ニュースをよくチェックする時間帯 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration
Issue Date: 2022-08-18 Biomedical Data-to-Text Generation via Fine-Tuning Transformers, Ruslan+, INLG21 Commentbiomedical domainの新たなdata2textデータセットを提供。事前学習済みのBART, T5等をfinetuningすることで高精度にテキストが生成できることを示した。 ... #DocumentSummarization#Tutorial
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ... #DocumentSummarization
Issue Date: 2018-06-29 Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies, Max+, NAACL18 Comment文書要約に使用可能なデータセット 38の出版元からデータを収集し、サイズは1.3M article程度 既存のデータセットと比較すると、Coverageが高く生成的なものを多く含むことが特徴 詳細は：https://summari.es ... #STS (SemanticTextualSimilarity)
Issue Date: 2023-07-31 Construction of a Japanese Word Similarity Dataset, Yuya Sakaizawa+, N_A, arXiv17 Summary日本語の分散表現の評価のために、日本語の単語の類似性データセットを構築した。このデータセットは、日本語の分散表現の評価に使用できる初めてのリソースであり、一般的な単語だけでなく珍しい単語も含まれている。 Commentgithub: https://github.com/tmu-nlp/JapaneseWordSimilarityDataset 単語レベルの類似度をベンチマーキングしたい場合は使ってもよいかも。 ... #Discourse
Issue Date: 2018-01-19 Characterizing Online Discussion Using Coarse Discourse Sequences, Zhang+, ICWSM17, （Reddit Coarse Discourse data） CommentRedditのDiscussion Forumに9種類のDiscourse Actsを付与したデータ。 データを作成する際は、以下の処理を適用： * Google Big Query dump のRedditデータ238Mスレッド * それにReply Filterをかけ87.5Mスレッド ... #Pocket#QuestionAnswering#ReadingComprehension
Issue Date: 2023-11-19 NewsQA: A Machine Comprehension Dataset, Adam Trischler+, N_A, arXiv16 SummaryNewsQAというデータセットは、10万以上の人間によって生成された質問と回答のペアを含んでいます。このデータセットは、CNNのニュース記事に基づいて作成されており、探索的な推論を必要とする質問を収集するために4つの段階のプロセスを経ています。徹底的な分析により、NewsQAが単純な単語のマッチングやテキストの含意の認識以上の能力を要求することがわかりました。このデータセットは、人間のパフォーマンスと機械のパフォーマンスの差を測定し、将来の研究の進歩を示しています。データセットは無料で利用できます。 CommentSQuADよりも回答をするために複雑な推論を必要とするQAデータセット。規模感はSQuADと同等レベル。 WordMatchingにとどまらず、回答が存在しない、あるいは記事中でユニークではないものも含まれる。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, Lebret+, Lebret+, EMNLP16 #Single#DocumentSummarization#NeuralNetwork#Sentence#Document#Abstractive
Issue Date: 2017-12-28 LCSTS: A large scale chinese short text summarizatino dataset, Hu+, EMNLP15 CommentLarge Chinese Short Text Summarization (LCSTS) datasetを作成 データセットを作成する際は、Weibo上の特定のorganizationの投稿の特徴を利用。 Weiboにニュースを投稿する際に、投稿の冒頭にニュースのvery short sCop ... #Article#LanguageModel#Evaluation#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Tools#LanguageModel#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #Article#Survey#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#InstructionTuning#SyntheticData
Issue Date: 2024-11-21 SmolLM2, 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1859598525723488478?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QOrca-AgenInstruct-1M #1521 よりもSmolLMのSFTで各種ベンチで高い性能を獲得![image]( ... #Article#MachineTranslation#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参 ... #Article#LanguageModel#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp Corpus v3, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-jp-3 #1418 の学習に利用されているコーパス ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#LanguageModel#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ... #Article#RecommenderSystems#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2023-05-06 SNAP: Web data: Amazon reviews #Article#InstructionTuning#DataDistillation
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ... #Article#NeuralNetwork#Tools#LanguageModel#Library
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ... #Article#Multi#DocumentSummarization#QueryBiased#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL.14 Comment[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf) ... #Article#DocumentSummarization#Update
Issue Date: 2017-12-28 DUC 2007, Update Summarization Dataset

### Survey (63)

#Pocket#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future, Xu Guo+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey, Lin Long+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-31 A Survey on LLM Inference-Time Self-Improvement, Xiangjue Dong+, arXiv24

#Pocket#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-11-27 From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge, Dawei Li+, arXiv24 CommentLLM-as-a-Judgeに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/88059cc4-123e-4a89-ac2d-4b3db83cd2df)![image](https://github.com/user-att#12 ... #Pocket#LanguageModel#MultiLingual
Issue Date: 2024-11-19 Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey, Shaolin Zhu+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/0b86445f-b974-459c-94f0-a80f5e2bbc9a)![image](https://github.com/user-attachments/assets/0d03af89 ... #Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Transformer#Attention
Issue Date: 2024-11-17 Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference, Yiheng Liu+, arXiv24 Comment[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/yi-xia-nolun-wen-wodu-minei-ro-7vGwDK_AQX.HDO7j9H8iNA)単なるLLMの理論的な説明にとどまらず、実用的に必要な各種 ... #Pocket#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-11-12 GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey, Shuai Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/999adca8-f0d7-483c-ae5a-b6f78fe9da4b)![image](https://github.com/user-attachments/assets/b69dc991R ... #LanguageModel#SmallModel
Issue Date: 2024-11-07 A Comprehensive Survey of Small Language Models in the Era of Large Language Models: Techniques, Enhancements, Applications, Collaboration with LLMs, and Trustworthiness, Fali Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/9faf2732-233d-468e-ac4c-98b18f2f2bcf)![image](https://github.com/user-attachments/assets/889ebda5- ... #LanguageModel#Evaluation#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #InformationRetrieval#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #Pocket#LanguageModel#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-16 When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes? A Critical Survey of Self-Correction of LLMs, Ryo Kamoi+, N_A, TACL24 CommentLLMのself-correctionに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/bea63e03-8b6f-4c3e-b8ff-d738c062149c)![image](https://github.com/user-a ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-10 From Decoding to Meta-Generation: Inference-time Algorithms for Large Language Models, Sean Welleck+, N_A, arXiv24 Comment元ツイート: https://x.com/gneubig/status/1833522477605261799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QCMUのチームによるinference timeの高速化に関するサーベイ ... #Pocket#LanguageModel#Alignment
Issue Date: 2024-09-07 A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models, Ruili Jiang+, N_A, arXiv24 #LanguageModel#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies, Liangming Pan+, N_A, TACL24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/8049b03d-927b-49ee-98eb-7b690b92c229) ... #LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2024-09-02 The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques, Sander Schulhoff+, N_A, arXiv24 CommentPromptingに関するサーベイ初期の手法からかなり網羅的に記述されているように見える。 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/a6e6fd6c-910c-4d5d-a98e-47cf51e254ab)また、誤用されていたり、色々な ... #NaturalLanguageGeneration#Controllable
Issue Date: 2024-08-25 Controllable Text Generation for Large Language Models: A Survey, Xun Liang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの制御可能なテキスト生成（CTG）技術に関する最新の進展を体系的にレビューし、その中核的な概念の包括的な定義を提供し、制御条件とテキスト品質の要件を明確にする。CTGタスクをコンテンツ制御と属性制御の2つの主要なタイプに分類し、モデルの再学習、ファインチューニング、強化学習、プロンプトエンジニアリング、潜在空間の操作、デコーディング時の介入など、主要な手法について議論する。さらに、CTGの評価方法を検討し、領域全体での応用をまとめ、現在の研究における主要な課題に取り組む。また、将来の研究で実世界の応用に重点を置くなど、いくつかの提案も行う。 CommentSurveyの内容![image](https://github.com/user-attachments/assets/1117d721-26b9-4361-855f-a6bf9efb93a4) ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-14 Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey, Rongwu Xu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsにおける知識の衝突に焦点を当て、文脈とパラメトリック知識の組み合わせによる複雑な課題を分析。文脈-メモリ、文脈間、メモリ内の衝突の3つのカテゴリーを探求し、実世界のアプリケーションにおける信頼性とパフォーマンスへの影響を検討。解決策を提案し、LLMsの堅牢性向上を目指す。 #Pocket#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models for Data Annotation: A Survey, Zhen Tan+, N_A, arXiv24 SummaryGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）を使用したデータアノテーションの研究に焦点を当て、LLMによるアノテーション生成の評価や学習への応用について述べられています。LLMを使用したデータアノテーションの手法や課題について包括的に議論し、将来の研究の進展を促進することを目的としています。 CommentData AnnotationにLLMを活用する場合のサーベイ ... #LanguageModel#DataToTextGeneration#TabularData
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models（LLMs） on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey, Xi Fang+, N_A, arXiv24 Summary最近の大規模言語モデリングの進展により、様々なタスクにおける応用が容易になっているが、包括的なレビューが不足している。この研究は、最近の進歩をまとめ、データセット、メトリクス、方法論を調査し、将来の研究方向に洞察を提供することを目的としている。また、関連するコードとデータセットの参照も提供される。 CommentTabular DataにおけるLLM関連のタスクや技術等のサーベイ ... #Pocket#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2024-01-24 A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large Language Models, S. M Towhidul Islam Tonmoy+, N_A, arXiv24 Summary要約：本論文では、大規模言語モデル（LLMs）における幻覚の問題について調査し、その軽減策について紹介しています。LLMsは強力な言語生成能力を持っていますが、根拠のない情報を生成する傾向があります。この問題を解決するために、Retrieval Augmented Generation、Knowledge Retrieval、CoNLI、CoVeなどの技術が開発されています。さらに、データセットの利用やフィードバックメカニズムなどのパラメータに基づいてこれらの方法を分類し、幻覚の問題に取り組むためのアプローチを提案しています。また、これらの技術に関連する課題や制約についても分析し、将来の研究に向けた基盤を提供しています。 #NaturalLanguageGeneration#Pocket#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Pocket#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2023-11-10 A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions, Lei Huang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの出現はNLPにおける重要な進歩をもたらしているが、幻覚を生じることがあり、その信頼性に懸念がある。本調査では、LLMの幻覚に関する最近の進展について包括的に概説し、幻覚の要因や検出手法、軽減アプローチについて紹介する。また、現在の制約や将来の研究方向についても分析する。 CommentHallucinationを現象ごとに分類したSurveyとして #1048 もあるSurveyの内容。必要に応じて参照すべし。 ... #LanguageModel#FactualConsistency
Issue Date: 2023-10-13 Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity, Cunxiang Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模言語モデル（LLMs）の事実性の問題に取り組んでいます。LLMsの出力の信頼性と正確性は重要であり、事実に矛盾した情報を生成することがあるため、その問題を解決する方法を探求しています。具体的には、LLMsの事実的なエラーの影響や原因を分析し、事実性を評価する手法や改善策を提案しています。また、スタンドアロンのLLMsと外部データを利用する検索拡張型LLMsに焦点を当て、それぞれの課題と改善策について詳しく説明しています。この研究は、LLMsの事実的な信頼性を向上させるためのガイドとなることを目指しています。 Comment ... #Pocket#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2023-09-30 A Survey of Hallucination in Large Foundation Models, Vipula Rawte+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模ファウンデーションモデル（LFMs）におけるホールシネーションの問題に焦点を当て、その現象を分類し、評価基準を確立するとともに、既存の戦略を検討し、今後の研究の方向性についても議論しています。 CommentHallucinationを現象ごとに分類し、Hallucinationの程度の評価をする指標や、Hallucinationを軽減するための既存手法についてまとめられているらしい。 ... #Pocket#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-01 A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents, Lei Wang+, N_A, arXiv23 Summary自律エージェントの研究は、以前は限られた知識を持つエージェントに焦点を当てていましたが、最近では大規模言語モデル（LLMs）を活用した研究が増えています。本論文では、LLMに基づく自律エージェントの研究を包括的に調査し、統一されたフレームワークを提案します。さらに、LLMに基づくAIエージェントの応用や評価戦略についてもまとめています。将来の方向性や課題についても議論し、関連する参考文献のリポジトリも提供しています。 Comment良いサーベイ ... #Tutorial#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #NumericReasoning
Issue Date: 2023-07-18 A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning, ACL23 Summary数学的な推論とディープラーニングの関係についての調査論文をレビューし、数学的な推論におけるディープラーニングの進歩と将来の研究方向について議論しています。数学的な推論は機械学習と自然言語処理の分野で重要であり、ディープラーニングモデルのテストベッドとして機能しています。また、大規模なニューラル言語モデルの進歩により、数学的な推論に対するディープラーニングの利用が可能になりました。既存のベンチマークと方法を評価し、将来の研究方向についても議論しています。 #LanguageModel#Prompting#Reasoning
Issue Date: 2023-07-18 Reasoning with Language Model Prompting: A Survey, ACL23 Summary本論文では、推論に関する最新の研究について包括的な調査を行い、初心者を支援するためのリソースを提供します。また、推論能力の要因や将来の研究方向についても議論します。リソースは定期的に更新されています。 #DocumentSummarization#Abstractive#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 TACL Abstractive Meeting Summarization: A Survey, TACL23 Summary会議の要約化において、深層学習の進歩により抽象的要約が改善された。本論文では、抽象的な会議の要約化の課題と、使用されているデータセット、モデル、評価指標について概説する。 #NeuralNetwork#GraphBased
Issue Date: 2023-04-25 Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey, Wang+, arXiv23 #NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2023-04-25 Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey, Treviso+, arXiv23 Commentパラメータ数でゴリ押すような方法ではなく、"Efficient"に行うための手法をまとめている ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234287218-2d42766f-5c5c-4cf9-859e-c2b0a5d ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2022-09-06 Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey, Marcos+, arXiv22 CommentScaling Lawに従いモデルも大きくしていく流れに対して、一般ピーポーが恩恵を受けられるような効率の良い学習手法がまとめられている、とのこと（しゅんけーさんありがとうございます） ... #Personalization
Issue Date: 2023-04-26 Returning the N to NLP: Towards Contextually Personalized Classification Models, Lucie Flek, Mainz University of Applied Sciences Germany, ACL20 CommentNLPのけるPersonalized Classificationモデルのliteratureを振り返る論文 ... #NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2020-08-25 Evaluation of Text Generation: A Survey, Celikyilmaz, Clark, Gao, arXiv20 #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-02-04 Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing, Young+, arXiv17 #DocumentSummarization
Issue Date: 2017-12-31 Recent Advances in Document Summarization, Yao+, Knowledge and Information Systems17 #NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #DocumentSummarization
Issue Date: 2017-12-31 A Survey of Text Summarization Techniques, Nenkova+, Springer12 #NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #Article#ComputerVision#LanguageModel#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#LanguageModel#Evaluation#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Dataset#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#LanguageModel#Repository#SelfCorrection
Issue Date: 2024-11-30 LLM Self-Correction Papers, Ryo Kamoi, 2024.11 Commentself-correctionの専門家によるself-correction関連の論文のリーディングリスト。ぜひチェックしたい。元ポスト: https://x.com/ryokamoi_ja/status/1862635105010799054?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc ... #Article#ComputerVision#Pocket#LanguageModel#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#LanguageModel#Article#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#Tools#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-22 Awesome LM with Tools CommentToolを利用するLMに関するNeubig氏のグループによるSurvey。 ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article#ComputerVision#MachineLearning
Issue Date: 2023-11-22 ML Papers Explained Comment以下の分野の代表的な論文がまとめられている（基本的にはTransformer登場後のものが多い）言語モデル（Transformer, Elmoなど）Visionモデル（ViTなど）CNN（AlexNetなど）Single Stage Object DetectorsR ... #Article#NaturalLanguageGeneration#Dataset#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-27 Anti-hype LLM Reading list CommentLLNのサーベイ、BERT等の基盤モデルの論文、自前でLLMを学習するために必要な論文がコンパクトにまとめられたgist ... #Article#ComputerVision#LanguageModel#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-12 open LLM Leaderboard #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-04 LLM ecosystem graphs Comment様々なfonudation model、それらを利用したアプリケーション、依存関係がまとまったページPercy Liangのグループが運用してるっぽい？ ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 大規模言語モデル間の性能比較まとめ Comment参考になる現状だと研究用であればllama, 商用利用ならtext-davinci-003あるいはFlanT5-xxlあたりになりそうLLM Worksheet： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kT4or6b0Fedd-W_jMwYpb63e1ZR3 ... #Article
Issue Date: 2022-10-31 MTEB: Massive Text Embedding Benchmark #Article#NeuralNetwork#LanguageModel
Issue Date: 2019-11-09 事前学習言語モデルの動向 _ Survey of Pretrained Language Models Comment[2019/06まで] ・ELMo（双方向2層LSTM言語モデル） ・GPT（left-to-rightの12層Transformer自己回帰言語モデル） ・BERT（24層のTransformer双方向言語モデル） ・MT-DNN（BERTの上にマルチタスク層を追加した研究） ・XLM（ELMo, ... #Article#SentimentAnalysis#OpinionMining
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008 #Article#DocumentSummarization
Issue Date: 2017-12-31 A survey on Automatic Text Summarization, Das+, CMUの教材？ Commentきちんとしたconferenceの論文ではないと思うので、Referなどはしないほうがいいかも。 勉強には良い。 ...

### Finetuning (SFT) (48)

#MachineTranslation#Analysis#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 How Much Data is Enough Data? Fine-Tuning Large Language Models for In-House Translation: Performance Evaluation Across Multiple Dataset Sizes, Inacio Vieira+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QQLoRAでLlama 8B InstructをMTのデータでSFTした場合のサンプル数に対する性能の変化を検証している。ただし、検証 ... #Pocket#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 LoRA Learns Less and Forgets Less, Dan Biderman+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qfull finetuningとLoRAの性質の違いを理解するのに有用 ... #Pocket#LanguageModel#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 FineTuneBench: How well do commercial fine-tuning APIs infuse knowledge into LLMs?, Eric Wu+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#Analysis#Efficiency/SpeedUp#Pretraining#Pocket#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-11-17 Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs, Kazuki Fujii+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/okoge_kaz/status/1857639065421754525?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QFP8で継続的事前学習をするとスループットは向上するが、lossのスパイクを生じたり、downstreamタスクの性能がBF16よ ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-12 DELIFT: Data Efficient Language model Instruction Fine Tuning, Ishika Agarwal+, arXiv24 #Pocket#LanguageModel#Alignment
Issue Date: 2024-11-07 Self-Consistency Preference Optimization, Archiki Prasad+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/jaseweston/status/1854532624116547710?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q![image](https://github.com/user-attachments/assets/040ffe7c-6e8 ... #InstructionTuning#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-10-30 Beyond Full Fine-tuning: Harnessing the Power of LoRA for Multi-Task Instruction Tuning, Xin+, LREC-COLING24 CommentLow-Rank Adaptation (LoRA) is a widespread parameter-efficient fine-tuning algorithm for large-scale language models. It has been commonly accepted tL ... #MachineLearning#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-27 KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization, Kawin Ethayarajh+, N_A, arXiv24 CommentbinaryフィードバックデータからLLMのアライメントをとるKahneman-Tversky Optimization (KTO)論文 ... #Pretraining#LanguageModel#Alignment#SyntheticData
Issue Date: 2024-10-21 Self-Taught Evaluators, Tianlu Wang+, N_A, arXiv24 CommentLLMのアラインメント等をSFTする際に、preferenceのラベル付きデータが必要になるが、このようなデータを作るのはコストがかかって大変なので自動生成して、より良いreward modelを作りたいよね、という話。具体的には、LLMを用いて good responseと、instructio ... #Efficiency/SpeedUp#Pretraining#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-20 Addition is All You Need for Energy-efficient Language Models, Hongyin Luo+, N_A, arXiv24 #Pretraining#Tools#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 ToolGen: Unified Tool Retrieval and Calling via Generation, Renxi Wang+, N_A, arXiv24 Comment昔からよくある特殊トークンを埋め込んで、特殊トークンを生成したらそれに応じた処理をする系の研究。今回はツールに対応するトークンを仕込む模様。斜め読みだが、3つのstepでFoundation Modelを訓練する。まずはツールのdescriptionからツールトークンを生成する。これにより、モデルに ... #Pretraining#Pocket#LanguageModel#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-10-19 Thinking LLMs: General Instruction Following with Thought Generation, Tianhao Wu+, N_A, arXiv24 Commentこれは後でしっかり読んだほうがいい。LLMに回答を生成させる前にThinkingさせるように学習させるフレームワークThought Preference Optimization（TPO）を提案![image](https://github.com/user-attachments/assets ... #Pretraining#Pocket#SyntheticData
Issue Date: 2024-09-29 Smaller, Weaker, Yet Better: Training LLM Reasoners via Compute-Optimal Sampling, Hritik Bansal+, N_A, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/rohanpaul_ai/status/1840172683528425718?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-26 When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Finetuning Method, Biao Zhang+, N_A, ICLR24 Comment> When only few thousands of finetuning examples are available, PET should be considered first, either Prompt or LoRA. With sightly larger datasets, L ... #LanguageModel#CrossLingual
Issue Date: 2024-09-19 PLUG: Leveraging Pivot Language in Cross-Lingual Instruction Tuning, Zhihan Zhang+, N_A, ACL24 Comment# 概要 cross-lingualでinstruction tuningをする手法。target言語のInstructionが与えられたときに、Pivotとなる言語でInstructionとResponseを生成した後、targetとなる言語に翻訳するようなデータ（それぞれをseparatorを ... #Pocket#LanguageModel#ReinforcementLearning#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-09-13 ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning, Trung Quoc Luong+, N_A, ACL24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/ab5ed92d-6a5c-48dc-a607-3f652b2c9b3f) ![image](https://github.com/user-attachments/assets/e34e5a6 ... #Pocket#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2024-09-01 Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations?, Zorik Gekhman+, N_A, EMNLP24 Commentpre-training時に獲得されていない情報を用いてLLMのalignmentを実施すると、知識がない状態で学習データを正しく予測できるように学習されてしまうため、事実に基づかない回答をする（つまりhallucination）ように学習されてしまう、といったことを調査している模様。 >新し下記 ... #Analysis#Pretraining#Pocket
Issue Date: 2024-08-19 Amuro & Char: Analyzing the Relationship between Pre-Training and Fine-Tuning of Large Language Models, Kaiser Sun+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストコーパスで事前学習された複数の中間事前学習モデルのチェックポイントを微調整することによって、事前学習と微調整の関係を調査した。18のデータセットでの結果から、i）継続的な事前学習は、微調整後にモデルを改善する潜在的な方法を示唆している。ii）追加の微調整により、モデルが事前学習段階でうまく機能しないデータセットの改善が、うまく機能するデータセットよりも大きいことを示している。iii）監督された微調整を通じてモデルは恩恵を受けるが、以前のドメイン知識や微調整中に見られないタスクを忘れることがある。iv）監督された微調整後、モデルは評価プロンプトに対して高い感度を示すが、これはより多くの事前学習によって緩和できる。 #InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-04-07 RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG, Tianjun Zhang+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストデータのLLMsを事前学習し、新しい知識を追加するためのRetrieval Augmented FineTuning（RAFT）を提案。RAFTは、質問に回答するのに役立つ関連文書から正しいシーケンスを引用し、chain-of-thoughtスタイルの応答を通じて推論能力を向上させる。RAFTはPubMed、HotpotQA、Gorillaデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させ、事前学習済みLLMsをドメイン固有のRAGに向けて改善する。 CommentQuestion, instruction, coxtext, cot style answerの4つを用いてSFTをする模様画像は下記ツイートより引用https://x.com/cwolferesearch/status/1770912695765660139?s=46&t=Y6UuIHB0 ... #Pretraining#MachineLearning#Pocket#LanguageModel#MoE(Mixture-of-Experts)
Issue Date: 2024-11-25 Sparse Upcycling: Training Mixture-of-Experts from Dense Checkpoints, Aran Komatsuzaki+, ICLR23 Comment斜め読みしかできていないが、Mixture-of-Expertsを用いたモデルをSFT/Pretrainingする際に、既存のcheckpointの重みを活用することでより効率的かつ性能向上する方法を提案。MoE LayerのMLPを全て既存のcheckpointにおけるMLPの重みをコピーして初期 ... #Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-20 Instruction Tuning with GPT-4, Baolin Peng+, N_A, arXiv23 Comment現在はOpenAIの利用規約において、outputを利用してOpenAIと競合するモデルを構築することは禁止されているので、この点には注意が必要https://openai.com/ja-JP/policies/terms-of-use/ ... #Pocket#LanguageModel#InstructionTuning#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning, Ming Li+, N_A, arXiv23 CommentReflection-Tuningを提案している研究? ... #Pocket#LanguageModel#FactualConsistency
Issue Date: 2023-11-15 Fine-tuning Language Models for Factuality, Katherine Tian+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模な言語モデル（LLMs）を使用して、より事実に基づいた生成を実現するためのファインチューニングを行います。具体的には、外部の知識ベースや信頼スコアとの一貫性を測定し、選好最適化アルゴリズムを使用してモデルを調整します。実験結果では、事実エラー率の削減が観察されました。 #Pretraining#Pocket#LanguageModel#DataGeneration
Issue Date: 2023-10-28 Zephyr: Direct Distillation of LM Alignment, Lewis Tunstall+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、小さな言語モデルを作成するために、教師モデルからの優先データを使用する手法を提案しています。この手法により、自然なプロンプトに対するモデルの応答が改善されます。提案手法を用いて学習されたZephyr-7Bモデルは、チャットベンチマークで最先端の性能を発揮し、人間の注釈を必要としません。詳細はGitHubで利用可能です。 Comment7BパラメータでLlaMa70Bと同等の性能を達成したZephyrの論文。dSFT:既存データからpromptをサンプリングし、user,assistantのmulti turnの対話をLLMでシミュレーションしてデータ生成しSFTAIF:既存データからpromstをサンプリングしBlog: htt ... #MachineLearning#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-26 NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルのファインチューニングを改善するために、ノイズを加えた埋め込みベクトルを使用する手法を提案します。この手法は、AlpacaEvalやEvol-Instructなどのデータセットで強力なベースラインを上回る性能を示しました。また、RLHFでトレーニングされたモデルにも適用可能です。 CommentAlpacaデータでの性能向上が著しい。かなり重要論文な予感。後で読む。HuggingFaceのTRLでサポートされている https://huggingface.co/docs/trl/sft_trainer ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Pocket#Dataset#QuestionAnswering#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #Pocket#LanguageModel#Alignment#Synchrophancy
Issue Date: 2023-09-10 Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models, Jerry Wei+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、機械学習モデルのおべっか行動を減らすための方法を提案しています。まず、言語モデルにおけるおべっか行動の普及度を調査し、その行動を減らすための合成データ介入を提案しています。具体的には、ユーザーの意見に対してモデルが頑健であることを促す合成データを使用し、モデルのファインチューニングを行います。これにより、おべっか行動を大幅に減らすことができます。提案手法の詳細は、https://github.com/google/sycophancy-intervention で確認できます。 CommentLLMはユーザの好む回答をするように事前学習されるため、prompt中にユーザの意見が含まれていると、ユーザの意見に引っ張られ仮に不正解でもユーザの好む回答をしてしまう問題があることを示した。また、その対策として人工的にユーザの意見と、claimを独立させるように学習するためのデータセットを生成しF ... #MachineLearning#LanguageModel#Transformer#DataAugmentation#DataGeneration
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ... #MachineLearning#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #LanguageModel#Alignment#ChatGPT#DataDistillation
Issue Date: 2023-05-22 LIMA: Less Is More for Alignment, Chunting Zhou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、65BパラメータのLLaMa言語モデルであるLIMAを訓練し、強化学習や人間の好みモデリングなしに、厳選された1,000のプロンプトとレスポンスのみで標準的な教師あり損失で微調整しました。LIMAは、幅広いクエリに対応する驚くべき強力なパフォーマンスを示し、トレーニングデータに現れなかった未知のタスクにも一般化する傾向があります。制御された人間の研究では、LIMAのレスポンスは、GPT-4、Bard、DaVinci003と比較して優れていることが示されました。これらの結果から、大規模言語モデルのほとんどの知識は事前トレーニング中に学習され、高品質の出力を生成するためには限られた指示調整データしか必要ないことが示唆されます。 CommentLLaMA65Bをたった1kのdata point（厳選された物）でRLHF無しでfinetuningすると、旅行プランの作成や、歴史改変の推測（？）幅広いタスクで高いパフォーマンスを示し、未知のタスクへの汎化能力も示した。最終的にGPT3,4,BARD,CLAUDEよりも人間が好む回答を返した。L ... #MachineLearning#Pocket#LanguageModel#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-03-28 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning, Noah Shinn+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語エージェントを強化するための新しいフレームワークであるReflexionを提案しています。Reflexionエージェントは、言語的フィードバックを通じて自己反省し、より良い意思決定を促すために反省的なテキストを保持します。Reflexionはさまざまなタスクでベースラインエージェントに比べて大幅な改善を実現し、従来の最先端のGPT-4を上回る精度を達成しました。さらに、異なるフィードバック信号や統合方法、エージェントタイプの研究を行い、パフォーマンスへの影響についての洞察を提供しています。 Commentなぜ回答を間違えたのか自己反省させることでパフォーマンスを向上させる研究 ... #LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-10-29 Super-NaturalInstructions: Generalization via Declarative Instructions on 1600+ NLP Tasks, Yizhong Wang+, N_A, EMNLP22 Comment7.1, 7.2が最も興味深い ## Instruction Tuningにおける未知のタスクに対する汎化性能について、3つの要素に対するスケーリングについて考察 More observed tasks improve the generalization. A large num ... #Pocket#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-09-25 Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners, Jason Wei+, N_A, ICLR22 CommentFLAN論文。Instruction Tuningを提案した研究。 ... #LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-04-26 Scaling Instruction-Finetuned Language Models, Chung+, Google, arXiv22 CommentT5をinstruction tuningしたFlanT5の研究 ... #LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-03-30 Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions, Wang+ （w_ Noah Smith）, Univesity of Washington, arXiv22 CommentAlpacaなどでも利用されているself-instruction技術に関する論文# 概要 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/228716254-5f4d7451-a37a-4354-843d-7e4052ba23 ... #Pocket#Dataset#LanguageModel#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 Training Verifiers to Solve Math Word Problems, Karl Cobbe+, arXiv21 Comment## 気持ち 当時の最も大きいレベルのモデルでも multi-stepのreasoningが必要な問題は失敗する モデルをFinetuningをしても致命的なミスが含まれる 特に、数学は個々のミスに対して非常にsensitiveであり、一回ミスをして異なる解法のパスに入ってしまうとTodo: 続きを ... #Article#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#Tutorial#LanguageModel#Alignment#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Tutorial#Pretraining#Pocket#LanguageModel#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#Pretraining#LanguageModel#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2024-11-28 Cross-prompt Pre-finetuning of Language Models for Short Answer Scoring, Funayama+, 2024.09 CommentAutomated Short Answer Scoring (SAS) is the task of automatically scoring a given input to a prompt based on rubrics and reference answers. Although S ... #Article#Dataset#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#Efficiency/SpeedUp#Pretraining
Issue Date: 2024-11-07 ZeRO: DeepSpeedの紹介, レトリバ, 2021.07 CommentZeROの説明がわかりやすいこちらの記事もわかりやすい https://zenn.dev/turing_motors/articles/d00c46a79dc976DeepSpeedのコンフィグの一覧 https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/ZeRO St ... #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-10-08 Unsloth Commentsingle-GPUで、LLMのLoRA/QLoRAを高速/省メモリに実行できるライブラリ ... #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-08-25 Liger-Kernel, 2024.08 CommentLLMを学習する時に、ワンライン追加するだけで、マルチGPUトレーニングのスループットを20%改善し、メモリ使用量を60%削減するらしい元ツイート:https://x.com/hsu_byron/status/1827072737673982056?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAこれ ... #Article#LanguageModel#Library#Repository
Issue Date: 2023-11-14 LLaMA-Factory, 2023 Comment簡単に利用できるLLaMAのfinetuning frameworkとのこと。元ツイート: https://x.com/_akhaliq/status/1724456693378040195?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMAベースなモデルなら色々対応している模様 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2023-10-29 大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 Comment以下記事中で興味深かった部分を引用> まとめると、LoRAは、[3]で言われている、事前学習モデルは大量のパラメータ数にもかかわらず低い固有次元を持ち、Fine-tuningに有効な低次元のパラメータ化も存在する、という主張にインスパイアされ、ΔWにおける重みの更新の固有次元も低いという仮説のもと ... #Article#Tutorial#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-03-30 Publicly available instruction-tuned models

### PersonalizedDocumentSummarization (35)

#PersonalizedGeneration#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-07-22 Generating User-Engaging News Headlines, ACL23 Summaryニュース記事の見出しを個別化するために、ユーザープロファイリングを組み込んだ新しいフレームワークを提案。ユーザーの閲覧履歴に基づいて個別のシグネチャフレーズを割り当て、それを使用して見出しを個別化する。幅広い評価により、提案したフレームワークが多様な読者のニーズに応える個別の見出しを生成する効果を示した。 Comment# モチベーション 推薦システムのヘッドラインは未だに全員に同じものが表示されており、ユーザが自身の興味とのつながりを正しく判定できるとは限らず、推薦システムの有用性を妨げるので、ユーザごとに異なるヘッドラインを生成する手法を提案した。ただし、クリックベイトは避けるようなヘッドラインを生成しなけれ# ... #Pocket#Personalization#review
Issue Date: 2023-05-05 Towards Personalized Review Summarization by Modeling Historical Reviews from Customer and Product Separately, Xin Cheng+, N_A, arXiv23 Summaryレビュー要約は、Eコマースのウェブサイトにおいて製品レビューの主要なアイデアを要約することを目的としたタスクである。本研究では、評価情報を含む2種類の過去のレビューをグラフ推論モジュールと対比損失を用いて別々にモデル化するHHRRSを提案する。レビューの感情分類と要約を共同で行うマルチタスクフレームワークを採用し、4つのベンチマークデータセットでの徹底的な実験により、HHRRSが両方のタスクで優れた性能を発揮することが示された。 #Dataset#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ...

#Pocket#review
Issue Date: 2023-05-06 Transformer Reasoning Network for Personalized Review Summarization, Xu+, SIGIR21 Comment先行研究は、review summarizationにおいて生成されるsummaryは、過去にユーザが作成したsummaryのwriting styleやproductに非常に関係しているのに、これらを活用してこなかったので、活用しました（=personalized）という話っぽい ... #Dataset#Personalization
Issue Date: 2023-04-30 ニュース記事に対する談話構造と興味度のアノテーション ～ニュース対話システムのパーソナライズに向けて～, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 Commentニュース記事に対して談話構造および，ユーザのプロフィールと記事の話題・文に対するユーザの興味度を付与したデータセット。 プロフィールとして以下を収集： 性別 年齢， 住んでいる地域 職種 業種 ニュースを見る頻度， ニュースをよくチェックする時間帯 ...
Issue Date: 2023-04-30 談話構造制約付きパーソナライズド抽出型要約, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 #Pocket#review
Issue Date: 2023-05-06 A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency Loss, Hou Pong Chan+, N_A, arXiv20 Summaryユーザーレビューから要約と感情を取得するために、新しいデュアルビューモデルを提案。エンコーダーがレビューの文脈表現を学習し、サマリーデコーダーが要約を生成。ソースビュー感情分類器はレビューの感情ラベルを予測し、サマリービュー感情分類器は要約の感情ラベルを予測。不一致損失を導入して、2つの分類器の不一致を罰することで、デコーダーが一貫した感情傾向を持つ要約を生成し、2つの感情分類器がお互いから学ぶことができるようになる。4つの実世界データセットでの実験結果は、モデルの効果を示している。 CommentReview SummarizationとSentiment Classificationをjointで学習した研究。既存研究ではreviewのみからsentimentの情報を獲得する枠組みは存在したが、summaryの情報が活用できていなかった。 #653 のratingをsentiment lし ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ... #DocumentSummarization#Personalization
Issue Date: 2023-05-08 Towards Personalized Review Summarization via User-Aware Sequence Network, Li+, AAAI19 Comment同じレビューに対しても、異なるユーザは異なるSumamryを生成するよね、というところがモチベーションとなり、Personalized Review Summarizationを提案。初めてPersonalizationの問題について提案した研究。 ![image](https://user-imu ... #Pocket#review
Issue Date: 2023-05-06 A Hierarchical End-to-End Model for Jointly Improving Text Summarization and Sentiment Classification, Shuming Ma+, N_A, arXiv18 Summaryテキスト要約と感情分類を共同学習するための階層的なエンドツーエンドモデルを提案し、感情分類ラベルをテキスト要約の出力の「要約」として扱う。提案モデルはAmazonオンラインレビューデータセットでの実験で、抽象的な要約と感情分類の両方で強力なベースラインシステムよりも優れた性能を発揮することが示された。 Commentreview summarizationに初めてamazon online review data #653 使った研究？ ... #InteractivePersonalizedSummarization#IntegerLinearProgramming (ILP)#ACL
Issue Date: 2017-12-28 Joint Optimization of User-desired Content in Multi-document Summaries by Learning from User Feedback, P.V.S+, ACL17, 2017.08 Comment# 一言で言うと ユーザとインタラクションしながら重要なコンセプトを決め、そのコンセプトが含まれるようにILPな手法で要約を生成するPDS手法。Interactive Personalized Summarizationと似ている（似ているが引用していない、引用した方がよいのでは）。 # 手 ... #Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Context-enhanced personalized social summarization, Po+, COLING12, 18 Commentざっくり言うと、ソーシャルタギングシステムにおいて、ユーザ uと類似したユーザのタグ付け情報と、原文書d _と同じトピックに属する文書をそれぞれ考慮することによって、ユーザのinterestに関する情報（と原文書のinformativenessに関する情報）を拡張し、これらの情報を活用して、全てのク ... #Multi#InteractivePersonalizedSummarization#EMNLP
Issue Date: 2017-12-28 Summarize What You Are Interested In: An Optimization Framework for Interactive Personalized Summarization, Yan+, EMNLP11, 2011.07 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34400733-97c86614-ebd7-11e7-9fe9-a6b36c726a21.png) ユーザとシステムがインタラクションしながら個人向けの要約を生成するタスク ... #Single#SearchEngine
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Personalised Summarisation with Novelty Detection, Campana+, FQAS09, 2009.10 #Multi
Issue Date: 2017-12-28 Personalized PageRank based Multi-document summarization, Liu+, WSCS 08, 2008.07 Comment・クエリがあるのが前提 ・基本的にPersonalized PageRankの事前分布を求めて，PageRankアルゴリズムを適用する ・文のsalienceを求めるモデルと（パラグラフ，パラグラフ内のポジション，statementなのかdialogなのか，文の長さ），クエリとの関連性をはかるr ... #Analysis
Issue Date: 2017-12-28 Aspect-Based Personalized Text Summarization, Berkovsky+（Tim先生のグループ）, AH2008, 2008.07 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401031-b72623e0-ebda-11e7-9da2-6ce16b630f47.png) Aspect-basedなPDSに関して調査した研究。 たとえば、Wi ... #WI
Issue Date: 2017-12-28 Generating Personalized Summaries Using Publicly Available Web Documents, Kumar+, WI-IAT08, 2008.12 Comment評価5人の研究者による人手評価。25種類の異なるトピックが選択され、各トピックには5-10の記事が紐づいている。generic,personalizedな要約を提示しrelevanceを判定してもらった。具体的には、informativenessを5段階評価。データ非公開、ニュース記事を使っ ...
Issue Date: 2023-05-13 The Identification of Important Concepts in Highly Structured Technical Papers, ACL-SIGIR93 Commentユーザは自分が興味があるpartをsummary evaluationにおいて選択する傾向にある、ということを示した研究 ... #Article
Issue Date: 2024-05-30 Using and Evaluating User Directed Summaries to Improve Information Access #Article#Pocket#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Personalized news filtering and summarization on the web, Xindong+, 2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 29 Commentsummarizationではなく、keyword extractionの話だった ... #Article#Personalization#review
Issue Date: 2023-05-05 Personalized summarization of customer reviews based on user’s browsing history, Zehra+, International Journal on Computer Science and Information Systems 8.2, 12 #Article#Education#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article#Pocket#Education#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Personalized Text Content Summarizer for Mobile Learning: An Automatic Text Summarization System with Relevance Based Language Model, Guangbing+, IEEE Fourth International Conference on Technology for Education, 2012, 22 #Article#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Personalized text summarization based on important terms identification, Robert+, 23rd International Workshop on Database and Expert Systems Applications, 2012, 43 Comment（あまりしっかりよめていない） 学習者のrevision（復習？）のための教材の要約手法の提案。personalizationするために、さまざまなRaterを定義し、Raterからの単語wに対する評価を集約し、最終的にuser-specificなsentence-term matrixを構築。 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2023-04-30 Personalized Extractive Summarization for a News Dialogue System, Takatsu+, SLT, 2021, 4 #Article
Issue Date: 2023-04-07 User-centred versus system-centred evaluation of a personalization system, Diaz+, Information Processing & management, 2008 Comment# Introduction 本研究では、web contentsのPersonalizationシステムにおいて、user-centered evaluationとsystem-centered evaluationの評価の問題を議論している。目的としては両者の評価を組み合わせることで、それぞれ ... #Article#Multi
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-Document Summarization using N-Gram Topic Model Fusion, Hennig+, SPIM, 2010, 2010.05 Comment・unigramの共起だけでなく，bigramの共起も考慮したPLSIモデルを提案し，jointで学習．与えられたクエリやnarrativeなどとsentenceの類似度（latent spaceで計算）を計算し重要文を決定。 ・user-modelを使ったPersonalizationはしていな ... #Article#Single
Issue Date: 2017-12-28 Segmentation Based, Personalized Web Page Summarization Model, Journal of advances in information technology, vol. 3, no.3, 2012, 2012.08 Comment・Single-document ・ページ内をセグメントに分割し，どのセグメントを要約に含めるか選択する問題 ・要約に含めるセグメントは4つのfactor（segment weight, luan’s significance factor, profile keywords, compress ... #Article#Multi
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-document Summarization in Information Retrieval, Yang+, Machine Learning and Cybernetics, 08, 2008.07 Comment・検索結果に含まれるページのmulti-document summarizationを行う．クエリとsentenceの単語のoverlap, sentenceの重要度を 　Affinity-Graphから求め，両者を結合しスコアリング．MMR #243 likeな手法で冗長性を排除し要約を生成する ... #Article#Multi#SearchEngine#NAACL
Issue Date: 2017-12-28 WebInEssence: A Personalized Web-Based Multi-Document Summarization and Recommendation System, Radev+, NAACL, 01, 2001.06 Comment・ドキュメントはオフラインでクラスタリングされており，各クラスタごとにmulti-document summarizationを行うことで， ユーザが最も興味のあるクラスタを同定することに役立てる．あるいは検索結果のページのドキュメントの要約を行う． 要約した結果には，extractした文の元U ... #Article#DocumentSummarization#ACL#COLING
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Text Summarization based on the Global Document Annotation, COLING-ACL, Nagao+, 1998, 1998.08 CommentPersonalized summarizationの評価はしていない。提案のみ。以下の3種類の手法を提案 keyword-based customization 関心のあるキーワードをユーザが入力し、コーパスやwordnet等の共起関係から関連語を取得し要約に利用する 文書の ... #Article#NAACL
Issue Date: 2017-12-28 A Study for Documents Summarization based on Personal Annotation, HLT-NAACL-DUC’03, Zhang+, 2003, 2003.05 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402434-d521f19e-ebe4-11e7-82cf-2f3452fa4014.png) ![image](https://user-images.githubuse重 ... #Article
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Personalized Summarization using Non-negative Matrix Factorization and Relevance Measure, IWSCA, Park+, 2008, 2008.07 Comment#15 と同様 ... #Article
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Text Summarization using NMF and Cluster Refinement, ICTC, Park+, 2011, 2011.09 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402356-5275f894-ebe4-11e7-93d7-2a3781a74b94.png) ... #Article#PRICAI
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Summarization Agent Using Non-negative Matrix Factorization, PRICAI, Park, 2008, 2008.12 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402291-fb66cb96-ebe3-11e7-9635-790be0cf8b5d.png) ...

### Tutorial (35)

#Pocket#LanguageModel#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-11-21 Igniting Language Intelligence: The Hitchhikers Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents, Zhuosheng Zhang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、言語知能の分野で劇的な進歩を遂げており、複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。特に、chain-of-thought（CoT）推論技術を活用することで、中間ステップを形成し、解釈可能性や制御可能性を向上させることができます。この論文では、CoT技術の基本的なメカニズムやその効果について詳しく解説し、言語エージェントの開発における応用例を紹介しています。将来の研究の展望にも触れており、初心者から経験豊富な研究者まで幅広い読者に対応しています。関連論文のリポジトリも提供されています。 CommentCoTに関するチュートリアル論文 ... #Survey#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #DocumentSummarization#Dataset
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ...

#NeuralNetwork#MachineTranslation
Issue Date: 2018-01-15 ゼロから始める ニューラルネットワーク機械翻訳, 中澤敏明, NLP17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 ... #NeuralNetwork#SentimentAnalysis
Issue Date: 2018-01-01 Neural Network for Sentiment Analysis, EMNLP16 #Article#LanguageModel#Attention#Article
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#LanguageModel#Alignment#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Pretraining#Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article
Issue Date: 2024-12-15 国際会議ACL2024参加報告, Masato Mita, Cyber Agent, 2024.12 #Article#ComputerVision#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-11-27 チュートリアル：Mamba, Vision Mamba （Vim）, Hironobu Fujiyoshi, 2024.11 #Article#Prompting
Issue Date: 2024-11-13 LLM Prompt Tuning Playbook, 2024.11 Comment#1462 も参照のこと ... #Article#InformationRetrieval#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#ComputerVision#MachineLearning#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#LanguageModel#OpenWeightLLM#Slide
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており（安全性なども含む）、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。 たとえば下記図（スライド中より引用）などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#Pretraining#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-03 より良いTransformerをつくる, Shun Kiyono, 2022 #Article#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-03 LLMの現在, 202404, Preffered Elements #Article#Survey#InformationRetrieval#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel
Issue Date: 2023-12-15 optimize-llm, HuggingFace CommentLLMをoptimizeする実用的なチュートリアルこちらも有用なので参照のこと 【GPU inference】 https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_infer_gpu_one ... #Article#InformationRetrieval#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#LanguageModel#Alignment#GenerativeAI#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-01 IBIS2023チュートリアル「大規模言語モデル活用技術の最前線」 CommentLLMの応用研究やPromptingを中心としたチュートリアル。アノテーションや対話式推薦システムへの活用、ReAct、プロンプトの最適化技術、CoTの基本から応用まで幅広くまとまっているので、LLMの応用技術の概観や、CoTを実践したい人に非常に有用だと思う。 ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-10 Large Language Model （in 2023）, OpenAI CommentLLMの研究開発動向を俯瞰するのに有用らしい ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-04 大規模言語モデル, 岡崎先生, 2023 Comment岡崎先生による大規模言語モデルのチュートリアル 最近のLLMまでの歴史、transformerなどの基礎的な内容から、最新の内容まで数式付きで詳細にまとまっている ... #Article#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#LanguageModel#Prompting#Article
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ... #Article#NeuralNetwork#Transformer
Issue Date: 2022-09-06 Transformerの最前線 〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜, 牛久先生, 2022 #Article
Issue Date: 2021-10-26 自然言語系AIサービスと著作権侵害 #Article#Tools#Library
Issue Date: 2021-06-11 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 _ pycon-jp-2020 Comment各形態素解析ライブラリの特徴や比較がされていて、自分の用途・目的に合わせてどの形態素解析器が良いか意思決定する際に有用![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121644722-56025800-cace-11eb-9f ... #Article
Issue Date: 2021-05-19 GLUEベンチマークの各タスクデータの概要 Comment各タスクごとにサンプルとその説明が付与されており、ぱっと見でどんなタスクかすぐ分かる ... #Article#NeuralNetwork#Tools
Issue Date: 2018-11-16 AllenNLP Commenthttps://docs.google.com/presentation/d/17NoJY2SnC2UMbVegaRCWA7Oca7UCZ3vHnMqBV4SUayc/preview?slide=id.g43b8d8e880_0_8 ... #Article#NeuralNetwork#MachineLearning
Issue Date: 2018-06-29 Pytorchによるtransformer実装チュートリアル #Article#NeuralNetwork#MachineLearning
Issue Date: 2018-02-19 ニューラルネット勉強会（LSTM編）, Seitaro Shinagawa, 2016 CommentLSTMの基礎から、実装する上でのTipsがまとまっている。 zero padding, dropoutのかけかた、normalizationの手法など。 ... #Article#MachineTranslation#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2018-01-15 自然言語処理のためのDeep Learning, Yuta Kikuchi

### DataToTextGeneration (34)

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Prompting#NumericReasoning
Issue Date: 2024-04-04 Prompting for Numerical Sequences: A Case Study on Market Comment Generation, Masayuki Kawarada+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは、構造化データに対するプロンプト生成に関する研究が進んでいるが、時系列数値データに関する詳細な調査が不足している。本研究では、株価の数値系列を入力として市場コメントを生成するタスクに焦点を当て、さまざまな入力表現を探究する。実験結果は、プログラミング言語に似たプロンプトがより良い結果をもたらすことを示しており、数値系列からテキストを生成する際の効果的なプロンプト作成について示唆を提供している。 CommentData-to-Text系のタスクでは、しばしば数値列がInputとなり、そこからテキストを生成するが、この際にどのようなフォーマットで数値列をPromptingするのが良いかを調査した研究。Pythonリストなどのプログラミング言語に似たプロンプトが高い性能を示し、自然言語やhtml, latex ... #Survey#LanguageModel#TabularData
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models（LLMs） on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey, Xi Fang+, N_A, arXiv24 Summary最近の大規模言語モデリングの進展により、様々なタスクにおける応用が容易になっているが、包括的なレビューが不足している。この研究は、最近の進歩をまとめ、データセット、メトリクス、方法論を調査し、将来の研究方向に洞察を提供することを目的としている。また、関連するコードとデータセットの参照も提供される。 CommentTabular DataにおけるLLM関連のタスクや技術等のサーベイ ... #NaturalLanguageGeneration#MultitaskLearning#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2023-07-18 Few-Shot Data-to-Text Generation via Unified Representation and Multi-Source Learning, ACL23 Summaryこの論文では、構造化データからテキストを生成する新しいアプローチを提案しています。提案手法は、さまざまな形式のデータを処理できる統一された表現を提供し、マルチタスクトレーニングやゼロショット学習などのシナリオでのパフォーマンスを向上させることを目指しています。実験結果は、提案手法が他の方法と比較して優れた性能を示していることを示しています。これは、データからテキスト生成フレームワークにおける重要な進歩です。

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#StructuredData
Issue Date: 2023-10-28 MURMUR: Modular Multi-Step Reasoning for Semi-Structured Data-to-Text Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、半構造化データからのテキスト生成における多段階の推論を行うためのMURMURという手法を提案しています。MURMURは、特定の言語的および論理的なスキルを持つニューラルモジュールと記号モジュールを組み合わせ、ベストファーストサーチ手法を使用して推論パスを生成します。実験結果では、MURMURは他のベースライン手法に比べて大幅な改善を示し、また、ドメイン外のデータでも同等の性能を達成しました。さらに、人間の評価では、MURMURは論理的に整合性のある要約をより多く生成することが示されました。 #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Dataset
Issue Date: 2022-08-18 Biomedical Data-to-Text Generation via Fine-Tuning Transformers, Ruslan+, INLG21 Commentbiomedical domainの新たなdata2textデータセットを提供。事前学習済みのBART, T5等をfinetuningすることで高精度にテキストが生成できることを示した。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2021-10-08 過去情報の内容選択を取り入れた スポーツダイジェストの自動生成, 加藤+, 東工大, NLP21 #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#pretrained-LM#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2022-12-01 Few-Shot NLG with Pre-Trained Language Model, Chen+, University of California, ACL20 Comment# 概要 Neural basedなend-to-endなNLGアプローチはdata-hungryなので、Few Shotな設定で高い性能ができる手法を提案（Few shot NLG） Table-to-Textタスク（WikiBIOデータ, 追加で収集したBook, SongドメインのWiki ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#pretrained-LM
Issue Date: 2022-12-01 Template Guided Text Generation for Task-Oriented Dialogue, Kale+, Google, EMNLP20 Comment# 概要 Dialogue Actをそのままlinearlizeして言語モデルに入力するのではなく、テンプレートをベースにしたシンプルなsentenceにして言語モデルに与えると、zero-shot, few-shotなsettingで性能が向上するという話（T5ベース）。 ![image]low ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Transformer
Issue Date: 2022-09-16 Text-to-Text Pre-Training for Data-to-Text Tasks, Mihir+, Google Research, INLG20 Comment# 概要 pre-training済みのT5に対して、Data2Textのデータセットでfinetuningを実施する方法を提案。WebNLG（graph-to-text）, ToTTo（table-to-text）, Multiwoz（task oriented dialogue）データにおいて# ... #PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2021-10-08 Table-to-Text Generation with Effective Hierarchical Encoder on Three Dimensions （Row, Column and Time）, Gong+, Harbin Institute of Technology, EMNLP19 Comment## 概要 既存研究では、tableをレコードの集合, あるいはlong sequenceとしてencodeしてきたが 1. other (column) dimensionの情報が失われてしまう (?) 2. table cellは時間によって変化するtime-series data![imag ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2021-06-26 Data-to-Text Generation with Content Selection and Planning, Puduppully+, AAAI19 CommentRotowire Datasetに対するData2Text研究において代表的な論文の一つ。Wisemanモデル #207 と共にベースラインとして利用されることが多い。実装: https://github.com/ratishsp/data2text-plan-py ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2021-10-25 Point precisely: Towards ensuring the precision of data in generated texts using delayed copy mechanism., Li+, Peking University, COLING18 Comment# 概要 DataToTextタスクにおいて、生成テキストのデータの精度を高める手法を提案。two stageアルゴリズムを提案。①encoder-decoerモデルでslotを含むテンプレートテキストを生成。②Copy Mechanismでslotのデータを埋める、といった手法。 ①と②はそれ ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2021-09-16 Operation-guided Neural Networks for High Fidelity Data-To-Text Generation, Nie+, Sun Yat-Sen University, EMNLP18 Comment# 概要 既存のニューラルモデルでは、生データ、あるいはそこから推論された事実に基づいて言語を生成するといったことができていない（e.g. 金融, 医療, スポーツ等のドメインでは重要）。 たとえば下表に示した通り、"edge"という単語は、スコアが接戦（95-94=1 -> スコアの差が小さい# ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2018-01-01 Challenges in Data-to-Document Generation, Wiseman+ （with Rush）, EMNLP17 Comment・RotoWire（NBAのテーブルデータ + サマリ）データを収集し公開 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119625430-23f1c480-be45-11eb-8ff8-5e9223d41481.png)【 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Controllable#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Toward Controlled Generation of Text, Hu+, ICML17 CommentText Generationを行う際は、現在は基本的に学習された言語モデルの尤度に従ってテキストを生成するのみで、outputされるテキストをcontrolすることができないので、できるようにしましたという論文。 VAEによるテキスト生成にGANを組み合わせたようなモデル。 decodingする元 ... #Survey#NaturalLanguageGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #Survey#NaturalLanguageGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #NaturalLanguageGeneration#Others
Issue Date: 2017-12-31 Deep Match between Geology Reports and Well Logs Using Spatial Information, Tong+, CIKM16 #Survey#NaturalLanguageGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #NaturalLanguageGeneration#Others
Issue Date: 2017-12-31 Comparing Multi-label Classification with Reinforcement Learning for Summarization of Time-series Data, Gkatzia+, ACL14 #NaturalLanguageGeneration#RuleBased
Issue Date: 2017-12-31 Generating approximate geographic descriptions, Turner+, ENLG10 #NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 A simple domain-independent probabilistic approach to generation, Angeli+, EMNLP10 #NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 Training a multilingual sportscaster: Using perceptual context to learn language, Chen+, Artificial Intelligence Research10 #NaturalLanguageGeneration#Others
Issue Date: 2017-12-31 Verbalizing time-series data: with an example of stock price trends, Kobayashi+, IFSA-EUSFLAT09 Comment小林先生の論文 Least Square Methodによって数値データにfittingするcurveを求める。 curveの特徴から、生成するテキストのtrendsを決定する。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12 ... #NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 Learning to sportscast: a test of grounded language acquisition, Chen+, ICML08 #Survey#NaturalLanguageGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #NaturalLanguageGeneration#RuleBased
Issue Date: 2017-12-31 Choosing words in computer-generated weather forecasts, Reiter+, Artificial Intelligence05 Comment## タスク 天気予報の生成, システム名 SUMTIME ## 手法概要 ルールベースな手法，weather prediction dataから（将来の気象情報をシミュレーションした数値データ），天気予報を自動生成．corpus analysisと専門家のsuggestを通じて，どのよ ... #NaturalLanguageGeneration#RuleBased
Issue Date: 2017-12-31 Using natural language processing to produce weather forecasts, Goldberg+, IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications94 Comment## タスク 天気予報の生成，システム名 FOG (EnglishとFrenchのレポートを作成できる) ## 手法概要 ルールベースな手法，weather predictinon dataから，天気予報を自動生成．Text Planner がルールに従い各sentenceに入れる情報を抽 ... #NaturalLanguageGeneration#RuleBased
Issue Date: 2017-12-31 Design of a knowledge-based report generator, Kukich, ACL83 Comment## タスク numerical stock market dataからstock market reportsを生成，我々と同様なタスク．システム名: ANA ## 手法概要 ルールベースな手法， 1) fact-generator, 2) message generator,Data2Text ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#Dataset#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#Others
Issue Date: 2017-12-31 Automatically generated linguistic summaries of energy consumption data, van der Heide+, In Proceedings of the Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, pages 553-559, 2009 #Article#NaturalLanguageGeneration#Others
Issue Date: 2017-12-31 A framework for automatic text generation of trends in physiological time series data, Banaee+, In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2013 #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2017-12-31 What to talk about and how? Selective Generation using LSTMs with Coarse-to-Fine Alignment, Mei+, NAACL-HLT’16 Commentcontent-selectionとsurface realizationをencoder-decoder alignerを用いて同時に解いたという話。 普通のAttention basedなモデルにRefinerとPre-Selectorと呼ばれる機構を追加。通常のattentionにはatte ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (33)

#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 RetroLLM: Empowering Large Language Models to Retrieve Fine-grained Evidence within Generation, Xiaoxi Li+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/rohanpaul_ai/status/1872714703090401721?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q従来のRAGとの違いと、提案手法の概要![image](https://github.com/user-attachment ... #ComputerVision#InformationRetrieval#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-01 Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models, Fei Wang+, arXiv24

#Analysis#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-19 Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation, Tianyu Liu+, arXiv24 Commentトークンレベルの平均値をとった生成テキストの対数尤度と、RAGの回答性能に関する分析をした模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/ac03c0b6-b16c-4992-8446-2f56bad09ab2)とりあえず、もし「L参考: ... #InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-10 HyQE: Ranking Contexts with Hypothetical Query Embeddings, Weichao Zhou+, arXiv24 Comment#1498 も参照のこと。 下記に試しにHyQEとHyDEの比較の記事を作成したのでご参考までに（記事の内容に私は手を加えていないのでHallucinationに注意）。ざっくりいうとHyDEはpseudo documentsを使うが、HyQEはpseudo queryを扱う。 [参![imag ... #InformationRetrieval#Attack
Issue Date: 2024-11-07 Data Extraction Attacks in Retrieval-Augmented Generation via Backdoors, Yuefeng Peng+, arXiv24 Commentfinetuning用データセットに対して、攻撃者がpoisoningしたデータを忍ばせることで、クエリ中のトリガーワード（trigger）に反応して、RAGで検索対象となったドキュメントを抽出的に、あるいはparaphraseしたものを出力させるようなバックドアを仕掛ける攻撃方法を指摘している。2 ... #Survey#InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #InformationRetrieval#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #InformationRetrieval#Pocket#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-04-14 RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation, Zihao Wang+, N_A, arXiv24 Summary大規模言語モデルの推論および生成能力を向上させ、幻覚を軽減する方法として、情報検索を利用して思考の連鎖を修正する「retrieval-augmented thoughts（RAT）」が提案された。この方法は、ゼロショットのCoTが生成された後、取得した情報を使用して各思考ステップを修正する。GPT-3.5、GPT-4、およびCodeLLaMA-7bにRATを適用することで、コード生成、数学的推論、創造的な執筆、具体的なタスク計画などのタスクでパフォーマンスが大幅に向上した。デモページはhttps://craftjarvis.github.io/RATで利用可能。 CommentRAGにおいてCoTさせる際に、各reasoningのstepを見直させることでより質の高いreasoningを生成するRATを提案。Hallucinationが低減し、生成のパフォーマンスも向上するとのこと。コンセプト自体はそりゃそうだよねという話なので、RAGならではの課題があり、それを解決した ... #InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-04-07 RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG, Tianjun Zhang+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストデータのLLMsを事前学習し、新しい知識を追加するためのRetrieval Augmented FineTuning（RAFT）を提案。RAFTは、質問に回答するのに役立つ関連文書から正しいシーケンスを引用し、chain-of-thoughtスタイルの応答を通じて推論能力を向上させる。RAFTはPubMed、HotpotQA、Gorillaデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させ、事前学習済みLLMsをドメイン固有のRAGに向けて改善する。 CommentQuestion, instruction, coxtext, cot style answerの4つを用いてSFTをする模様画像は下記ツイートより引用https://x.com/cwolferesearch/status/1770912695765660139?s=46&t=Y6UuIHB0 ... #InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-01 Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation （RAG） Models for Open Domain Question Answering, Siriwardhana+, TACL23, 2023.01 CommentRetrieval Augment Generation (RAG) is a recent advancement in Open-Domain Question Answering (ODQA). RAG has only been trained and explored with a Wi ... #Pocket#LanguageModel#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-11-17 Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models, Wenhao Yu+, N_A, arXiv23 Summary検索補完言語モデル（RALM）は、外部の知識源を活用して大規模言語モデルの性能を向上させるが、信頼性の問題や知識の不足による誤った回答がある。そこで、Chain-of-Noting（CoN）という新しいアプローチを導入し、RALMの頑健性を向上させることを目指す。CoNは、順次の読み取りノートを生成し、関連性を評価して最終的な回答を形成する。ChatGPTを使用してCoNをトレーニングし、実験結果はCoNを装備したRALMが標準的なRALMを大幅に上回ることを示している。特に、ノイズの多いドキュメントにおいてEMスコアで平均+7.9の改善を達成し、知識範囲外のリアルタイムの質問に対する拒否率で+10.5の改善を達成している。 Comment一番重要な情報がappendixに載っているCoNによって、ノイズがあった場合にゲインが大きい。 ... #Pocket#LanguageModel#Evaluation#FactualConsistency
Issue Date: 2023-11-05 The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models, Dorian Quelle+, N_A, arXiv23 Summary自律型の事実チェックにおいて、大規模言語モデル（LLMs）を使用することが重要である。LLMsは真実と虚偽を見分ける役割を果たし、その出力を検証する能力がある。本研究では、LLMエージェントを使用して事実チェックを行い、推論を説明し、関連する情報源を引用する能力を評価した。結果は、文脈情報を備えたLLMsの能力の向上を示しているが、正確性には一貫性がないことに注意が必要である。今後の研究では、成功と失敗の要因をより深く理解する必要がある。 Commentgpt3とgpt4でFactCheckして傾向を分析しました、という研究。promptにstatementとgoogleで補完したcontextを含め、出力フォーマットを指定することでFactCheckする。promptingする際の言語や、statementの事実性の度合い（半分true, 全て斜 ... #LanguageModel#FactualConsistency
Issue Date: 2023-10-29 Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection, Akari Asai+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、事実に基づかない回答を生成することがあります。そこで、自己反省的な検索増強生成（Self-RAG）という新しいフレームワークを提案します。このフレームワークは、検索と自己反省を通じてLLMの品質と事実性を向上させます。実験結果は、Self-RAGが最先端のLLMsおよび検索増強モデルを大幅に上回ることを示しています。 CommentRAGをする際の言語モデルの回答の質とfactual consistencyを改善せるためのフレームワーク。reflection tokenと呼ばれる特殊トークンを導入し、言語モデルが生成の過程で必要に応じて情報をretrieveし、自身で生成内容を批評するように学習する。単語ごとに生成するのでは ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-10 RECOMP: Improving Retrieval-Augmented LMs with Compression and Selective Augmentation, Fangyuan Xu+, N_A, arXiv23 Summaryドキュメントの要約を生成することで、言語モデルの性能を向上させる手法を提案する。抽出型の圧縮器と抽象型の圧縮器を使用し、LMsの入力に要約を追加して訓練する。実験結果では、圧縮率が6％まで達成され、市販の要約モデルを上回る性能を示した。また、訓練された圧縮器は他のLMsにも転移可能であることが示された。 CommentRetrieval Augmentationをする際に、元文書群を要約して圧縮することで、性能低下を抑えながら最大6%程度まで元文書群を圧縮できた、とのこと。元ツイート: https://x.com/omarsar0/status/1711384213092479130?s=46&t=Y6UuIHB ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-09 Retrieval meets Long Context Large Language Models, Peng Xu+, N_A, arXiv23 Summary最先端の事前学習済みLLMsを使用して、リトリーバル拡張と長いコンテキストウィンドウの組み合わせについて研究しました。結果として、リトリーバル拡張LLMsは、ファインチューニングLLMsと比較しても高いパフォーマンスを示し、計算量も少ないことがわかりました。さらに、リトリーバルはLLMsのパフォーマンスを向上させることができることが示されました。リトリーバル拡張LLMsは、質問応答や要約などのタスクにおいて、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、生成速度も速いです。この研究は、実践者にとってリトリーバル拡張と長いコンテキストウィンドウのLLMsの選択に関する洞察を提供します。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1711502993508671670?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q検索補強（Retrieval Augmentation）とは、言語モデルの知識を補完するために、関連する文書を外部の文書集合からとってき ... #InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-11 Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels, Luyu Gao+, arXiv22 #Article#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Article
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#Pocket#QuestionAnswering#LLMAgent#GenerativeAI#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Embeddings#InformationRetrieval#Article
Issue Date: 2024-09-08 Late Chunking: Balancing Precision and Cost in Long Context Retrieval, Pierse+, 2024.09 Commentchunkingしてからembeddingを取得するより、全体のドキュメントに対してcontextualなtoken embeddingを取得し、その後chunkingをしてpoolingしてsingle vectorにする方が、文書の文脈情報がembedding内で保持されやすいので、precis ... #Article#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#LanguageModel#LongSequence
Issue Date: 2024-07-03 RetrievaBERTの公開, 2024 CommentRAGへ応用する際に、長いコンテキストを扱いEmbeddingを獲得したいシーンが増えたので、最大でコンテキスト長が2048のBERTを学習し公開。Apache2.0 オリジナルのBERTと比較して、近年のLLMで有用性が示されている以下をアーキテクチャに取り入れている SwiGLU活性 ... #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-02-11 RAGの性能を改善するための8つの戦略 Commentめちゃめちゃ詳細にRAG性能向上の手法がreference付きでまとまっている。すごい。 ... #Article#InformationRetrieval#Article
Issue Date: 2023-12-21 Structured Hierarchical Retrieval, llama-index Comment元ツイート: https://x.com/llama_index/status/1737515390664872040?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#InformationRetrieval#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#LanguageModel#Evaluation#Article
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Article
Issue Date: 2023-11-15 ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました, 2023 Comment低コストで社内文書に対するRAGを実現することに注力している。以下、図はブログから引用。基本的にはバッチジョブで社内文書をベクトル化しS3へ格納。アプリ起動時にS3から最新データを読み込み検索可能にしRAGするという流れ。低コスト化のために、Embedding作成にOpenSourceの特に日本語テ ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#Tools#LanguageModel#Library#Evaluation#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#LanguageModel#Library#Article
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ...

### Library (32)

#NeuralNetwork
Issue Date: 2022-07-29 Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks, Reimers+, UKP-TUDA, EMNLP19 CommentBERTでトークンをembeddingし、mean poolingすることで生成される文ベクトルを、Siamese Networkを使い距離学習（finetune）させたモデル。 <img width="655" alt="image" src="https://user-images.githu ... #Article#Transformer
Issue Date: 2024-12-20 ModernBERT, AnswerDotAI, 2024.12 CommentEncoder-only transformer models such as BERT offer a great performance-size tradeoff for retrieval and classification tasks with respect to larger dec ... #Article#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-11-28 aisuite, andrewyng, 2024.11 Comment複数のLLM Providerの呼び出しを共通のインタフェースで呼び出せる。変更するのは、モデルを指定するパラメータのみ。元ポスト:https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_announcing-new-open-source-python-package ...

#Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-11-05 Lingua, Meta Comment研究目的のための、minimal、かつ高速なLLM training/inferenceのコードが格納されたリポジトリ。独自のモデルやデータ、ロスなどが簡単に実装できる模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/47f70515- ... #Article#LanguageModel#Repository#LLMServing
Issue Date: 2024-08-31 NanoFlow, 2024.08 CommentvLLMよりも2倍程度高速なLLM serving framework。オフライン評価![image](https://github.com/user-attachments/assets/93d8362d-e0e4-4bdb-9de4-178e1eef2e33)オンラインでのlatenc元ポスト: ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-08-01 OpenLLM: Self-Hosting LLMs Made Easy CommentOpenLLMをself hostingする際に、OpenAIなどと同じインタフェースのAPIやChatを提供するライブラリ ... #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-04-28 AirLLM, 2024.04 Comment4GBのSingle GPUで、70Bモデルのinferenceを実現できるライブラリ。トークンの生成速度は検証する必要がある。transformer decoderの各layerの演算は独立しているため、GPUに全てのlayerを載せず、必要な分だけ載せてinferenceするといった操作を繰り返 ... #Article#ComputerVision#LanguageModel#Alignment#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2023-11-14 LLaMA-Factory, 2023 Comment簡単に利用できるLLaMAのfinetuning frameworkとのこと。元ツイート: https://x.com/_akhaliq/status/1724456693378040195?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMAベースなモデルなら色々対応している模様 ... #Article#Tools#LanguageModel#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ... #Article#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-30 Agents: An opensource framework for autonomous language agents Comment以下の特徴を持つLLMAgent開発のためのフレームワークlong-short term memorytool usageweb navigationmulti-agent communicationhuman-agent interactionsymbolic ... #Article#Tools#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-05 LangChain Cheet Sheet Comment ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-29 Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました Comment商用利用可能、70億パラメータ。ELYZA社が独自に作成した評価セットでは日本語のOpenLLMの中で最高性能。ただし、モデル選定の段階でこの評価データの情報を利用しているため、有利に働いている可能性があるとのこと。一般的に利用される日本語の評価用データでは、なんとも言い難い。良いタスクもあれ ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-28 zeno-build CommentMTでのテクニカルレポートhttps://github.com/zeno-ml/zeno-build/tree/main/examples/analysis_gpt_mt/reportLLMの実験管理を容易に実施するツールで、異なるハイパーパラメータ、異なるモデル、異なるプロンプトでの実験などを簡単 ... #Article#LanguageModel#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-07-23 trl_trlx CommentTRL 強化学習によるLLMの学習のためのライブラリhttps://note.com/npaka/n/nbb974324d6e1trlを使って日本語LLMをSFTからRLHFまで一通り学習させてみるhttps://www.ai-shift.co.jp/techblog/3583 ... #Article#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-06-25 OpenLLaMA 13B, 2023 CommentそもそもOpenLLaMAには、オリジナルのLLaMAと比較して、tokenizerがスペースを無視するというissueがある模様。スペースの情報がクリティカルなタスク、たとえばcode generationなどには要注意。https://github.com/openlm-research/o ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Transformer#python
Issue Date: 2023-05-11 Assisted Generation: a new direction toward low-latency text generation, 2023 Comment1 line加えるとtransformerのgenerationが最大3倍程度高速化されるようになったらしいassistant modelをロードしgenerateに引数として渡すだけ ... #Article#LanguageModel#FoundationModel#Repository
Issue Date: 2023-05-08 OpenSource PaLM, 2023 Comment150m,410m,1bのモデルがある。Googleの540bには遠く及ばないし、emergent abilityも期待できないパラメータ数だが、どの程度の性能なのだろうか。 ... #Article#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-05-06 MPT-7B, 2023 Comment新たなオープンソースLLM。下記ツイートより引用:・商用利用可能・6万5000トークン使用可能・7Bと比較的小さいモデルながら高性能・日本語を扱え性能が高いとのこと。https://twitter.com/imai_eruel/status/1654629078878793729ChatGPTのLL ... #Article#SpokenLanguageProcessing#SpokenLanguageGeneration
Issue Date: 2023-05-04 Bark Commentテキストプロンプトで音声生成ができるモデル。MIT License ... #Article#NeuralNetwork#LanguageModel#Transformer
Issue Date: 2023-05-04 OpenLLaMA CommentLLaMAと同様の手法を似たデータセットに適用し商用利用可能なLLaMAを構築した模様 ... #Article#NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-04-25 LoRA論文解説, Hayato Tsukagoshi, 2023.04 Commentベースとなる事前学習モデルの一部の線形層の隣に、低ランク行列A,Bを導入し、A,Bのパラメータのみをfinetuningの対象とすることで、チューニングするパラメータ数を激減させた上で同等の予測性能を達成し、推論速度も変わらないようにするfinetuning手法の解説LoRAを使うと、でかすぎるモデ ... #Article#Embeddings#SpokenLanguageProcessing
Issue Date: 2023-04-25 CLAP Commentテキストとオーディオの大量のペアを事前学習することで、テキストとオーディオ間を同じ空間に写像し、類似度を測れるようにしたモデルたとえばゼロショットでaudio分類ができる![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/23429 ... #Article#Tools#InformationRetrieval#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-22 Llamaindex CommentLlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-insert-index/ ... #Article#Tools#InformationRetrieval#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ... #Article#Tools#LanguageModel
Issue Date: 2023-03-11 20B params chatgpt alternative Comment元ツイートApache2.0で公開https://twitter.com/_philschmid/status/1634492396171071488?s=46&t=VvPwEQsB--BeXx0YbYQdxQ ... #Article#DataAugmentation#Repository
Issue Date: 2023-01-21 nlpaug CommentData Augmentationのためのオープンソースライブラリ ... #Article#ComputerVision#MachineLearning#Explanation#Transformer#Article
Issue Date: 2022-12-01 Transformers Interpret, 2022 Commenttransformersのモデルをたった2行追加するだけで、explainableにするライブラリ基本的にtextとvisionのclassificationをサポートしている模様text classificationの場合、たとえばinput tokenの各トークンの分類に対する寄与度をou ... #Article#Tutorial#Tools
Issue Date: 2021-06-11 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 _ pycon-jp-2020 Comment各形態素解析ライブラリの特徴や比較がされていて、自分の用途・目的に合わせてどの形態素解析器が良いか意思決定する際に有用![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121644722-56025800-cace-11eb-9f ... #Article#NeuralNetwork#Tools#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ... #Article#NeuralNetwork#Tools
Issue Date: 2019-09-22 【黒橋研】BERT日本語Pretrainedモデル Comment【huggingface transformersで使える日本語モデルのまとめ】 https://tech.yellowback.net/posts/transformers-japanese-models ...

### MachineTranslation (29)

#Analysis#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 How Much Data is Enough Data? Fine-Tuning Large Language Models for In-House Translation: Performance Evaluation Across Multiple Dataset Sizes, Inacio Vieira+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QQLoRAでLlama 8B InstructをMTのデータでSFTした場合のサンプル数に対する性能の変化を検証している。ただし、検証 ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-20 Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study, Biao Zhang+, arXiv23 Commentzero-shotでMTを行うときに、改行の有無や、少しのpromptingの違いでCOMETスコアが大幅に変わることを示している。 モデルはGLM-130BをINT4で量子化したモデルで実験している。 興味深いが、この知見を一般化して全てのLLMに適用できるか？と言われると、そうはならない気が ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#Evaluation#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。

#Unsupervised#AudioProcessing#Speech
Issue Date: 2023-07-15 Simple and Effective Unsupervised Speech Translation, ACL23 Summary音声翻訳のためのラベル付きデータが限られているため、非教師あり手法を使用して音声翻訳システムを構築する方法を研究している。パイプラインアプローチや擬似ラベル生成を使用し、非教師ありドメイン適応技術を提案している。実験の結果、従来の手法を上回る性能を示している。 #Pocket#Dataset
Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv22 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2022-12-01 Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks, Rothe+, Google Research, TACL20 Comment# 概要 BERT-to-BERT論文。これまでpre-trainedなチェックポイントを利用する研究は主にNLUで行われてきており、Seq2Seqでは行われてきていなかったので、やりました、という話。 publicly availableなBERTのcheckpointを利用し、BERTをen ... #DocumentSummarization#Evaluation#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-01-19 Attention is all you need, Vaswani+, arXiv17 CommentTransformer (self-attentionを利用) 論文 解説スライド：https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlattention-is-all-you-need 解説記事：https://qiita.com/nishiba/i分か ... #NeuralNetwork#Tutorial
Issue Date: 2018-01-15 ゼロから始める ニューラルネットワーク機械翻訳, 中澤敏明, NLP17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2017-12-28 What do Neural Machine Translation Models Learn about Morphology?, Belinkov+, ACL17 #NeuralNetwork
Issue Date: 2017-12-28 Sequence-to-Dependency Neural Machine Translation, Wu+, ACL17 #NeuralNetwork
Issue Date: 2017-12-28 Neural Machine Translation with Source-Side Latent Graph Parsing, Hashimoto+, arXiv17 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2017-12-28 Pointing the unknown words, Gulcehre+, ACL16 Commentテキストを生成する際に、source textからのコピーを行える機構を導入することで未知語問題に対処した話CopyNetと同じタイミングで（というか同じconferenceで）発表 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT15 Summary私たちは、機械翻訳の評価に文字n-gram Fスコアを使用することを提案します。私たちは、このメトリックがシステムレベルとセグメントレベルで人間のランキングと相関しており、特にセグメントレベルでの相関が非常に高いことを報告しました。この提案は非常に有望であり、WMT14の共有評価タスクでも最高のメトリックを上回りました。 Commentcharacter-basedなn-gram overlapをreferenceとシステムで計算する手法 ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 Document-Level Machine Translation Evaluation with Gist Consistency and Text Cohesion, Gong+, DiscoMT15 #NeuralNetwork
Issue Date: 2021-06-02 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, Luong+, arXiv15 CommentLuong論文。attentionの話しはじめると、だいたいBahdanau+か、Luong+論文が引用される。 Global Attentionと、Local Attentionについて記述されている。Global Attentionがよく利用される。 Global Attentionやはり菊 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #Alignment
Issue Date: 2018-01-15 The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation, Brown+, CL13 CommentIBMモデル論文。 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #LanguageModel
Issue Date: 2024-12-24 Large Language Models in Machine Translation, Brants+, EMNLP-CoNLL07 CommentThis paper reports on the benefits of large scale statistical language modeling in machine translation. A distributed infrastructure is proposed which ... #Metrics
Issue Date: 2021-06-25 機械翻訳自動評価指標の比較, 今村+, NLP04 CommentBLEUスコア、NISTスコア、WordErrorRate(WER)などに関して丁寧かつ簡潔に解説してある。 BLEUスコア算出に利用するN-gramは一般的にはN=4が用いられる、といった痒いところに手が届く情報も書いてある。 普段何気なく使っているBLEUスコアで、あれ定義ってどんなだっけ？実際 ... #Tools#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 A systematic comparison of various statistical alignment models, Och+, CL03, Giza++ Comment標準的に利用される単語アライメントツール評価の際は、Sure, Possibleの二種類のラベルによる単語アライメントのground-truth作成も行っている ... #Alignment
Issue Date: 2018-01-15 HMM-based word alignment in statistical translation, Vogel+, COLING96 #Article#Dataset#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参 ... #Article#Metrics
Issue Date: 2023-05-10 METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments, Banerjee+, CMU, ACL Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and_or Summarization Comment# イントロ MTの評価はBLEUが提案されてから過去2年間で注目されている。BLEUはNIST metricと関連しており、研究で利用されてきた。自動評価は素早く、より簡便に、human evaluationよりも安価に評価をすることができる。また、自動評価は他のシステムとの比較だけでなく、on ... #Article#NeuralNetwork#Embeddings#Pocket
Issue Date: 2021-06-07 Improving Neural Machine Translation with Compact Word Embedding Tables, Kumar+, 2021 CommentNMTにおいてword embeddingがどう影響しているかなどを調査しているらしい ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-06-03 Probing Word Translations in the Transformer and Trading Decoder for Encoder Layers, ACL‘21 CommentTransformerに基づいたNMTにおいて、Encoderが入力を解釈し、Decoderが翻訳をしている、という通説を否定し、エンコーディング段階、さらにはinput embeddingの段階でそもそも翻訳が始まっていることを指摘。エンコーディングの段階ですでに翻訳が始まっているのであれば、エ ... #Article#Tutorial#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ...

### Analysis (26)

#MachineTranslation#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA
Issue Date: 2025-01-02 How Much Data is Enough Data? Fine-Tuning Large Language Models for In-House Translation: Performance Evaluation Across Multiple Dataset Sizes, Inacio Vieira+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QQLoRAでLlama 8B InstructをMTのデータでSFTした場合のサンプル数に対する性能の変化を検証している。ただし、検証 ... #Pocket#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2024-11-27 Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?, Jia He+, arXiv24 Comment（以下、個人の感想です）本文のみ斜め読みして、Appendixは眺めただけなので的外れなことを言っていたらすみません。まず、実務上下記知見は有用だと思いました:プロンプトのフォーマットによって性能に大きな差があるより大きいモデルの方がプロンプトフォーマットに対してロバストただし参考: Data2Te ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-22 Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance, Yangjun Ruan+, arXiv24 Comment縦軸がdownstreamタスクの主成分（のうち最も大きい80%を説明する成分）の変化（≒LLMの性能）で、横軸がlog scaleの投入計算量。Qwenも頑張っているが、投入データ量に対する性能（≒データの品質）では、先駆け的な研究であるPhiがやはり圧倒的?![image](https://#7 ...

#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-19 Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation, Tianyu Liu+, arXiv24 Commentトークンレベルの平均値をとった生成テキストの対数尤度と、RAGの回答性能に関する分析をした模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/ac03c0b6-b16c-4992-8446-2f56bad09ab2)とりあえず、もし「L参考: ... #Efficiency/SpeedUp#Pretraining#Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Japanese
Issue Date: 2024-11-17 Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs, Kazuki Fujii+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/okoge_kaz/status/1857639065421754525?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QFP8で継続的事前学習をするとスループットは向上するが、lossのスパイクを生じたり、downstreamタスクの性能がBF16よ ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-17 The Geometry of Concepts: Sparse Autoencoder Feature Structure, Yuxiao Li+, arXiv24 Comment参考: https://ledge.ai/articles/llm_conceptual_structure_sae[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/yi-xia-nolun-wen-wodu-min ... #LanguageModel#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-11-13 A Theoretical Understanding of Chain-of-Thought: Coherent Reasoning and Error-Aware Demonstration, Yingqian Cui+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1855926845855699311?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qおもしろそうな研究 ... #MachineLearning#Pocket#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-11-09 LoRA vs Full Fine-tuning: An Illusion of Equivalence, Reece Shuttleworth+, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/aratako_lm/status/1854838012909166973?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1423 や #1475 、双方の知見も交えて、LoRAの挙動を考察する必要がある気がする。それぞれ異なるデータセットやモデ ... #LanguageModel#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-09-24 To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning, Zayne Sprague+, N_A, arXiv24 CommentCoTを100個以上の先行研究でmeta-analysisし（i.e. CoTを追加した場合のgainとタスクのプロット）、20個超えるデータセットで著者らが実験した結果、mathはsymbolic reasoning（12*4のように、シンボルを認識し、何らかの操作をして回答をする問題）が必要なタ ... #Pocket#LanguageModel#In-ContextLearning
Issue Date: 2024-08-27 What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis, Jiaoda Li+, N_A, ACL24 SummaryLLMsのコンテキスト内学習（ICL）能力を説明する3つの仮説について、一連の実験を通じて探究。最初の2つの仮説を無効にし、最後の仮説を支持する証拠を提供。LLMが事前学習中に学習したタスクを組み合わせることで、コンテキスト内で新しいタスクを学習できる可能性を示唆。 CommentSNLP2024での解説スライド:http://chasen.org/~daiti-m/paper/SNLP2024-Task-Emergence.pdfICLが何をやっているのか?について、これまでの仮説が正しくないことを実験的に示し、新しい仮説「ICLは事前学習で得られたタスクを組み合わせて新し ... #MachineLearning#Pocket#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-08-27 The Illusion of State in State-Space Models, William Merrill+, N_A, arXiv24 SummarySSM（状態空間モデル）は、トランスフォーマーよりも優れた状態追跡の表現力を持つと期待されていましたが、実際にはその表現力は制限されており、トランスフォーマーと類似しています。SSMは複雑性クラス$\mathsf{TC}^0$の外での計算を表現できず、単純な状態追跡問題を解決することができません。このため、SSMは実世界の状態追跡問題を解決する能力に制限がある可能性があります。 Comment>しかし、SSMが状態追跡の表現力で本当に（トランスフォーマーよりも）優位性を持っているのでしょうか？驚くべきことに、その答えは「いいえ」です。私たちの分析によると、SSMの表現力は、トランスフォーマーと非常に類似して制限されています：SSMは複雑性クラス$\mathsf{TC}^0$の外での計算を ... #Pretraining#Pocket#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-08-19 Amuro & Char: Analyzing the Relationship between Pre-Training and Fine-Tuning of Large Language Models, Kaiser Sun+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストコーパスで事前学習された複数の中間事前学習モデルのチェックポイントを微調整することによって、事前学習と微調整の関係を調査した。18のデータセットでの結果から、i）継続的な事前学習は、微調整後にモデルを改善する潜在的な方法を示唆している。ii）追加の微調整により、モデルが事前学習段階でうまく機能しないデータセットの改善が、うまく機能するデータセットよりも大きいことを示している。iii）監督された微調整を通じてモデルは恩恵を受けるが、以前のドメイン知識や微調整中に見られないタスクを忘れることがある。iv）監督された微調整後、モデルは評価プロンプトに対して高い感度を示すが、これはより多くの事前学習によって緩和できる。 #Pocket#LanguageModel#GrammaticalErrorCorrection
Issue Date: 2024-08-14 Prompting open-source and commercial language models for grammatical error correction of English learner text, Christopher Davis+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの進歩により、流暢で文法的なテキスト生成が可能になり、不文法な入力文を与えることで文法エラー修正（GEC）が可能となった。本研究では、7つのオープンソースと3つの商用LLMsを4つのGECベンチマークで評価し、商用モデルが常に教師ありの英語GECモデルを上回るわけではないことを示した。また、オープンソースモデルが商用モデルを上回ることがあり、ゼロショットのプロンプティングがフューショットのプロンプティングと同じくらい競争力があることを示した。 Comment元ポスト:https://x.com/chemical_tree/status/1822860849935253882?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#LanguageModel#ContextWindow#LongSequence
Issue Date: 2024-04-07 Long-context LLMs Struggle with Long In-context Learning, Tianle Li+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは長いシーケンスを処理する能力に進展しているが、実世界のシナリオでの能力を評価するための専門的なベンチマークLongICLBenchが導入された。このベンチマークでは、LLMsは巨大なラベル空間を理解し、正しい予測を行うために入力全体を理解する必要がある。研究によると、長いコンテキストLLMsは長いコンテキストウィンドウを活用することで比較的良いパフォーマンスを示すが、最も困難なタスクでは苦労している。現在のLLMsは長くコンテキスト豊かなシーケンスを処理し理解する能力にギャップがあることを示唆しており、長いコンテキストの理解と推論は依然として難しい課題であることが示されている。 CommentGPT4以外はコンテキストが20Kを超えると性能が劣化する傾向にあるとのこと。データセットを難易度別に収集し評価したところ、難易度の高いデータではそもそもコンテキストが長くなると全てのLLMがタスクを理解するできずほぼ0%の性能となった。 ... #Pocket#LanguageModel#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-12-04 Unnatural Error Correction: GPT-4 Can Almost Perfectly Handle Unnatural Scrambled Text, Qi Cao+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の内部動作についての新しい洞察を提供します。特に、GPT-4を調査し、LLMsの耐久性に関する実験結果を示します。実験では、文字レベルの順列に対するLLMsの耐性を調べるために、Scrambled Benchというスイートを使用しました。結果は、GPT-4がtypoglycemiaという現象に似た能力を持ち、非常に自然でないエラーを含む入力をほぼ完璧に処理できることを示しています。これは、LLMsの耐性が直感に反するものであり、他のLLMsや人間にとっても困難なタスクであることを示しています。 CommentOpenAIのモデルがブラックボックスである限り、コンタミネーションがあるのでは？という疑念は持ってしまう。（部分的にしか読めていないが…）RealtimeQAと呼ばれるweeklyで直近のニュースに対するQuestionを発表することで構築されるデータセットのうち、2023.03.17--2完全に ... #LanguageModel
Issue Date: 2023-11-08 Do LLMs exhibit human-like response biases? A case study in survey design, Lindia Tjuatja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して人間の代理としてタスクを実行する際に、LLMsが人間の応答バイアスをどの程度反映するかを調査する必要がある。この研究では、調査設計を使用して人間の応答バイアスを評価するデータセットとフレームワークを設計し、9つのモデルを評価した結果、一般的なLLMsが人間のような振る舞いを反映することに失敗していることが示された。これらの結果は、LLMsを人間の代わりに使用する際の潜在的な落とし穴を強調し、モデルの振る舞いの細かい特性の重要性を強調している。 CommentLLMはPromptにsensitiveだが、人間も質問の仕方によって応答が変わるから、sensitiveなのは一緒では？ということを調査した研究。Neubigさんのツイートだと、instruction tuningやRLHFをしていないBase LLMの方が、より人間と類似した回答をするのだそう。 ... #Pocket#LanguageModel#Transformer
Issue Date: 2023-11-06 Pretraining Data Mixtures Enable Narrow Model Selection Capabilities in Transformer Models, Steve Yadlowsky+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、トランスフォーマーモデルの文脈学習（ICL）能力を調査しました。トランスフォーマーモデルは、事前学習データの範囲内で異なるタスクを特定し、学習する能力を持っています。しかし、事前学習データの範囲外のタスクや関数に対しては一般化が劣化することが示されました。また、高容量のシーケンスモデルのICL能力は、事前学習データの範囲に密接に関連していることが強調されました。 CommentTransformerがpre-training時に利用された学習データ以外の分布に対しては汎化性能が落ちることを示したらしい。もしこれが正しいとすると、結局真に新しい分布というか関数というかタスクというか、をTransformerが創出する可能性は低いと言えるかもしれない。が、新しいものって大体は ... #LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-15 Do Models Really Learn to Follow Instructions? An Empirical Study of Instruction Tuning, ACL23 Summary最近のinstruction tuning（IT）の研究では、追加のコンテキストを提供してモデルをファインチューニングすることで、ゼロショットの汎化性能を持つ素晴らしいパフォーマンスが実現されている。しかし、IT中にモデルがどのように指示を利用しているかはまだ研究されていない。本研究では、モデルのトレーニングを変更された指示と元の指示との比較によって、モデルがIT中に指示をどのように利用するかを分析する。実験の結果、トレーニングされたモデルは元の指示と同等のパフォーマンスを達成し、ITと同様のパフォーマンスを達成することが示された。この研究は、より信頼性の高いIT手法と評価の緊急性を強調している。 #LanguageModel
Issue Date: 2023-05-21 Evidence of Meaning in Language Models Trained on Programs, Charles Jin+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、プログラムのコーパスを用いて言語モデルが意味を学習できることを示し、プログラム合成が言語モデルの意味の存在を特徴づけるための中間テストベッドとして適していることを述べている。Transformerモデルを用いた実験により、言語の意味を学習するための帰納バイアスを提供しないにもかかわらず、線形プローブがモデルの状態から現在および将来のプログラム状態の抽象化を抽出できることがわかった。さらに、プローブの精度と、モデルが仕様を実装するプログラムを生成する能力との間には、強い統計的有意な相関があることが示された。本研究は、言語モデルの訓練に新しい技術を提案するものではなく、(形式的な)意味の習得と表現に関する実験的なフレームワークを開発し、洞察を提供するものである。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1660409936264970240?s=46&t=QJho5ctFkeax7s_UMOfWBQ ... #Pocket#LanguageModel#Programming
Issue Date: 2023-05-20 Evidence of Meaning in Language Models Trained on Programs, Charles Jin+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、プログラムのコーパスを用いて言語モデルが意味を学習できることを示し、プログラム合成が言語モデルの意味の存在を特徴づけるための中間テストベッドとして適していることを述べている。Transformerモデルを用いた実験により、言語の意味を学習するための帰納バイアスを提供しないにもかかわらず、線形プローブがモデルの状態から現在および将来のプログラム状態の抽象化を抽出できることがわかった。また、正しいプログラムを生成することを学習し、平均的に訓練セットよりも短いプログラムを生成することも示した。本論文は、言語モデルの訓練に新しい技術を提案するものではなく、(形式的な)意味の習得と表現に関する実験的なフレームワークを開発し、洞察を提供する。 CommentプログラムのコーパスでLLMをNext Token Predictionで訓練し厳密に正解とsemanticsを定義した上で、訓練データと異なるsemanticsの異なるプログラムを生成できることを示した。LLMが意味を理解していることを暗示している ... #Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-10-01 Intrinsic Dimensionality Explains the Effectiveness of Language Model Fine-Tuning, Armen Aghajanyan+, N_A, ACL21 CommentACL ver:https://aclanthology.org/2021.acl-long.568.pdf下記の元ポストを拝読の上論文を斜め読み。モデルサイズが大きいほど、特定の性能（論文中では2種類のデータセットでの90%のsentence prediction性能）をfinetuningで達成 ... #Pocket#Transformer
Issue Date: 2024-07-11 Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories, Mor Geva+, N_A, EMNLP21 Summaryトランスフォーマーモデルのフィードフォワード層は、キー・バリューメモリとして機能し、学習されたパターンが人間に解釈可能であることや、上位層がより意味のあるパターンを学習することが示されました。さらに、出力分布を誘導する役割も持ちます。フィードフォワード層の出力はそのメモリの合成であり、残差接続を介してモデルの層を通じて洗練され、最終的な出力分布を生成します。 Comment#1108FF layerがKey-Valueストアとして機能する仕組みの概略図![image](https://github.com/user-attachments/assets/cc12695f-b030-433a-88e1-aed69f9847a7)実際に特定のKeyと最も関連度が高い訓練事 ... #NaturalLanguageGeneration#Pocket#Evaluation#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ... #Transformer
Issue Date: 2024-10-07 What Does BERT Learn about the Structure of Language?, Jawahar+, ACL19 CommentBERT is a recent language representation model that has surprisingly performed well in diverse language understanding benchmarks. This result indicat# ... #NeuralNetwork#Embeddings#Word
Issue Date: 2017-12-30 Skip-Gram – Zipf + Uniform = Vector Additivity, Gittens+, ACL17 Comment解説スライド：http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~haseshun/acl2017suzukake/slides/09.pdfEmbeddingの加法構成性（e.g. man+royal=king）を理論的に理由づけ （解説スライドより） ... #PersonalizedDocumentSummarization
Issue Date: 2017-12-28 Aspect-Based Personalized Text Summarization, Berkovsky+（Tim先生のグループ）, AH2008, 2008.07 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401031-b72623e0-ebda-11e7-9da2-6ce16b630f47.png) Aspect-basedなPDSに関して調査した研究。 たとえば、Wi ...

### Alignment (24)

#Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-07 Self-Consistency Preference Optimization, Archiki Prasad+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/jaseweston/status/1854532624116547710?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q![image](https://github.com/user-attachments/assets/040ffe7c-6e8 ... #Pretraining#LanguageModel#Finetuning (SFT)#SyntheticData
Issue Date: 2024-10-21 Self-Taught Evaluators, Tianlu Wang+, N_A, arXiv24 CommentLLMのアラインメント等をSFTする際に、preferenceのラベル付きデータが必要になるが、このようなデータを作るのはコストがかかって大変なので自動生成して、より良いreward modelを作りたいよね、という話。具体的には、LLMを用いて good responseと、instructio ... #LanguageModel
Issue Date: 2024-09-25 Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model, Rafael Rafailov+, N_A, NeurIPS24 CommentDPOを提案した研究 ...

#Survey#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-07 A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models, Ruili Jiang+, N_A, arXiv24 #LanguageModel#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-12-05 The Unlocking Spell on Base LLMs: Rethinking Alignment via In-Context Learning, Bill Yuchen Lin+, N_A, arXiv23 Summaryアラインメント調整は、大規模言語モデル（LLMs）のパフォーマンスを向上させるために使用されます。しかし、アラインメント調整の効果は「表面的」である可能性があります。この研究では、基本的なLLMとアラインメント調整されたバージョンのトークン分布のシフトを分析しました。結果は、アラインメント調整が主にスタイルトークンに影響を与えることを示しました。さらに、シンプルでチューニングフリーなアラインメント手法であるURIALを導入し、基本的なLLMのパフォーマンスを向上させることができることを示しました。これらの結果から、アラインメントのより深い分析と理論的な理解が重要であることが示唆されます。 Commentモデルの知識はPre-training時に十分獲得されており、モデルのAlignmentをとることで生じるものは表面的な変化のみであるという仮説がある #700 。この仮説に関して分析をし、結果的にスタイリスティックな情報を生成する部分でAlignmentの有無で違いが生じることを明らかにし、そうで ... #Pocket
Issue Date: 2023-11-21 Unbalanced Optimal Transport for Unbalanced Word Alignment, Yuki Arase+, N_A, arXiv23 Summary単一言語の単語アライメントにおいて、null alignmentという現象は重要であり、不均衡な単語アライメントを実現するために最適輸送（OT）のファミリーが有効であることを示している。教師あり・教師なしの設定での包括的な実験により、OTベースのアライメント手法が最新の手法と競争力があることが示されている。 Comment最適輸送で爆速でモノリンガルの単語アライメントがとれるらしい実装:https://github.com/yukiar/OTAlign単語のアライメント先がない（null alignment）、one-to-oneの関係ではなく、one-to-many, many-to-manyのアライメントが必要な ... #Pocket#Dataset#LanguageModel#Conversation
Issue Date: 2023-10-09 RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models, Zekun Moore Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して役割演技の能力を向上させるためのフレームワークであるRoleLLMを提案しています。RoleLLMは、役割プロファイルの構築、コンテキストベースの指示生成、役割プロンプトによる話し方の模倣、オープンソースモデルの微調整と役割のカスタマイズの4つのステージで構成されています。さらに、RoleBenchと呼ばれる役割演技のためのベンチマークデータセットを作成し、RoleLLaMAとRoleGLMというモデルを開発しました。これにより、役割演技の能力が大幅に向上し、GPT-4と同等の結果を達成しました。 Comment# Overview # RoleBench ... #General#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-30 RAIN: Your Language Models Can Align Themselves without Finetuning, Yuhui Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、追加のデータなしで凍結された大規模言語モデル（LLMs）を整列させる方法を探求しました。自己評価と巻き戻しメカニズムを統合することで、LLMsは自己ブースティングを通じて人間の好みと一致する応答を生成することができることを発見しました。RAINという新しい推論手法を導入し、追加のデータやパラメータの更新を必要とせずにAIの安全性を確保します。実験結果は、RAINの効果を示しており、LLaMA 30Bデータセットでは無害率を向上させ、Vicuna 33Bデータセットでは攻撃成功率を減少させることができました。 Commentトークンのsetで構成されるtree上を探索し、出力が無害とself-evaluationされるまで、巻き戻しと前方生成を繰り返し、有害なトークンsetの重みを動的に減らすことでalignmentを実現する。モデルの追加のfinetuning等は不要。self-evaluationでは下記のようなp ... #Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Synchrophancy
Issue Date: 2023-09-10 Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models, Jerry Wei+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、機械学習モデルのおべっか行動を減らすための方法を提案しています。まず、言語モデルにおけるおべっか行動の普及度を調査し、その行動を減らすための合成データ介入を提案しています。具体的には、ユーザーの意見に対してモデルが頑健であることを促す合成データを使用し、モデルのファインチューニングを行います。これにより、おべっか行動を大幅に減らすことができます。提案手法の詳細は、https://github.com/google/sycophancy-intervention で確認できます。 CommentLLMはユーザの好む回答をするように事前学習されるため、prompt中にユーザの意見が含まれていると、ユーザの意見に引っ張られ仮に不正解でもユーザの好む回答をしてしまう問題があることを示した。また、その対策として人工的にユーザの意見と、claimを独立させるように学習するためのデータセットを生成しF ... #LanguageModel#Finetuning (SFT)#ChatGPT#DataDistillation
Issue Date: 2023-05-22 LIMA: Less Is More for Alignment, Chunting Zhou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、65BパラメータのLLaMa言語モデルであるLIMAを訓練し、強化学習や人間の好みモデリングなしに、厳選された1,000のプロンプトとレスポンスのみで標準的な教師あり損失で微調整しました。LIMAは、幅広いクエリに対応する驚くべき強力なパフォーマンスを示し、トレーニングデータに現れなかった未知のタスクにも一般化する傾向があります。制御された人間の研究では、LIMAのレスポンスは、GPT-4、Bard、DaVinci003と比較して優れていることが示されました。これらの結果から、大規模言語モデルのほとんどの知識は事前トレーニング中に学習され、高品質の出力を生成するためには限られた指示調整データしか必要ないことが示唆されます。 CommentLLaMA65Bをたった1kのdata point（厳選された物）でRLHF無しでfinetuningすると、旅行プランの作成や、歴史改変の推測（？）幅広いタスクで高いパフォーマンスを示し、未知のタスクへの汎化能力も示した。最終的にGPT3,4,BARD,CLAUDEよりも人間が好む回答を返した。L ... #LanguageModel#ChatGPT#RLHF (ReinforcementLearningFromHumanFeedback)
Issue Date: 2024-04-28 Training language models to follow instructions with human feedback, Long Ouyang+, N_A, NeurIPS22 Summary大規模な言語モデルは、ユーザーの意図に合わない出力を生成することがあります。本研究では、人間のフィードバックを使用してGPT-3を微調整し、InstructGPTと呼ばれるモデルを提案します。この手法により、13億パラメータのInstructGPTモデルの出力が175BのGPT-3の出力よりも好まれ、真実性の向上と有害な出力の削減が示されました。さらに、一般的なNLPデータセットにおける性能の低下は最小限でした。InstructGPTはまだ改善の余地がありますが、人間のフィードバックを使用した微調整が有望な方向であることを示しています。 CommentChatGPTの元となる、SFT→Reward Modelの訓練→RLHFの流れが提案された研究。DemonstrationデータだけでSFTするだけでは、人間の意図したとおりに動作しない問題があったため、人間の意図にAlignするように、Reward Modelを用いたRLHFでSFTの後に追加で ... #MachineTranslation
Issue Date: 2018-01-15 The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation, Brown+, CL13 CommentIBMモデル論文。 ... #DocumentSummarization
Issue Date: 2018-01-15 A Phrase-Based HMM Approach to Document_Abstract Alignment, Daume+, EMNLP04 CommentAbstractsとSource TextのAlignmentをとるために、Phrase-Based HMMを提案。 Ziff-Davis Corpusのテキストに対して、2人のannotatorによってgold standardを作成。 評価においてMTにおけるIBM Model4やHMM b ... #MachineTranslation#Tools
Issue Date: 2018-01-15 A systematic comparison of various statistical alignment models, Och+, CL03, Giza++ Comment標準的に利用される単語アライメントツール評価の際は、Sure, Possibleの二種類のラベルによる単語アライメントのground-truth作成も行っている ... #DocumentSummarization
Issue Date: 2018-01-15 Generating Extraction-Based Summaries from Hand-Written Summaries by Aligning Text Spans, Banko+, PACLING99 Comment文を単位とし、文を文中の単語の出現頻度ベクトルで表し、ベクトル間の距離で文間の類似度を計ることで自由作成要約中の文と現文中の文をもっとも類似度が大きくなるように対応づける。 （奥村先生のSurveyより：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp1994/9 ... #MachineTranslation
Issue Date: 2018-01-15 HMM-based word alignment in statistical translation, Vogel+, COLING96 #Article#Tutorial#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-19 【NLPコロキウム】Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization （NeurIPS 2024） , 2024.12 Comment#1602も参照のこと。RLHF, DPOが解いている問題が同じで、問題が同じなのでそれぞれの最適解も一緒であり解き方が違うだけ、でもDPOの方が頑張って強化学習するRLHFよりも簡単に解けるし、学習も安定してるよ、という話が、binary feedbackデータに対するアライメント手法であるKTO ... #Article#MachineLearning#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Article#ComputerVision#LanguageModel#Library#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#Tutorial#LanguageModel#GenerativeAI#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#Tutorial#MachineTranslation
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ... #Article#DocumentSummarization
Issue Date: 2018-01-11 The Decomposition of Human-Written Summary Sentences. Hongyan Jing et al. SIGIR’99. Comment参照要約 原文書対が与えられた時に、参照要約中の単語と原文書中の単語のアライメントをとるHMMベースな手法を提案。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34812500-2d1d7d32-f6e9-11e7 ... #Article#DocumentSummarization
Issue Date: 2018-01-11 The automatic construction of large-scale corpora for summarization research. Daniel Marcu. SIGIR’99 Comment<Abstract, Text>のタプルが与えられた時に、<Abstract, Extract, Text>のタプルを自動的に生成。ExtractはAbstractと対応するText中の重要部（節やsentence）。 <Abstract, Extract, Text>に含まれるExtract ...

### QuestionAnswering (20)

#Pocket#LanguageModel#SyntheticData#SyntheticDataGeneration
Issue Date: 2024-09-14 Source2Synth: Synthetic Data Generation and Curation Grounded in Real Data Sources, Alisia Lupidi+, N_A, arXiv24 Comment合成データ生成に関する研究。ソースからQAを生成し、2つのsliceに分ける。片方をLLMのfinetuning（LLMSynth）に利用し、もう片方をfinetuningしたLLMで解答可能性に基づいてフィルタリング（curation）する。最終的にフィルタリングして生成された高品質なデータでMu ... #Analysis#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-12-04 Unnatural Error Correction: GPT-4 Can Almost Perfectly Handle Unnatural Scrambled Text, Qi Cao+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の内部動作についての新しい洞察を提供します。特に、GPT-4を調査し、LLMsの耐久性に関する実験結果を示します。実験では、文字レベルの順列に対するLLMsの耐性を調べるために、Scrambled Benchというスイートを使用しました。結果は、GPT-4がtypoglycemiaという現象に似た能力を持ち、非常に自然でないエラーを含む入力をほぼ完璧に処理できることを示しています。これは、LLMsの耐性が直感に反するものであり、他のLLMsや人間にとっても困難なタスクであることを示しています。 CommentOpenAIのモデルがブラックボックスである限り、コンタミネーションがあるのでは？という疑念は持ってしまう。（部分的にしか読めていないが…）RealtimeQAと呼ばれるweeklyで直近のニュースに対するQuestionを発表することで構築されるデータセットのうち、2023.03.17--2完全に ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-23 GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N_A, arXiv23 SummaryGAIAは、General AI Assistantsのためのベンチマークであり、AI研究のマイルストーンとなる可能性がある。GAIAは、推論、マルチモダリティの処理、ウェブブラウジングなど、実世界の質問に対する基本的な能力を必要とする。人間の回答者は92％の正答率を達成し、GPT-4は15％の正答率を達成した。これは、最近の傾向とは異なる結果であり、専門的なスキルを必要とするタスクではLLMsが人間を上回っている。GAIAは、人間の平均的な堅牢性と同等の能力を持つシステムがAGIの到来に重要であると考えている。GAIAの手法を使用して、466の質問と回答を作成し、一部を公開してリーダーボードで利用可能にする。 CommentYann LeCun氏の紹介ツイートhttps://x.com/ylecun/status/1727707519470977311?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QMeta-FAIR, Meta-GenAI, HuggingFace, AutoGPTによる研究。人間は ...

#Pocket#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-22 GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark, David Rein+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質で非常に困難な多肢選択問題からなるGPQAデータセットを提案します。このデータセットは、専門家でも高い正答率を達成できず、最先端のAIシステムでも困難であることが示されています。将来のAIシステムの開発において、スケーラブルな監督方法を開発する必要があります。これにより、スキルを持つ監督者がAIシステムから信頼性のある情報を得ることができるようになります。GPQAデータセットは、スケーラブルな監督実験を可能にし、人間の専門家がAIシステムから真実の情報を確実に得る方法を考案するのに役立つことが期待されています。 Comment該当領域のPh.D所有者でも74%、高いスキルを持つ非専門家（Googleへアクセスして良い環境）で34%しか正答できないQAデータセット。元ツイート: https://x.com/idavidrein/status/1727033002234909060?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0Ip ... #LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-10-30 Re-Reading Improves Reasoning in Language Models, Xiaohan Xu+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）において、推論は重要で困難な問題です。従来のアプローチでは、プロンプティング戦略を開発することに焦点が当てられてきましたが、双方向の相互作用や質問の重要性には注意が払われていませんでした。この問題に対処するため、質問の再読という新しいプロンプティング戦略を提案します。再読は、質問情報を再訪することで、LLMsの推論能力を向上させることができます。実験結果は、この手法の効果と汎用性を示しており、LLMsの領域でのその有用性を強調しています。 Comment問題文を2,3回promptで繰り返すだけで、数学のベンチマークとCommonsenseのベンチマークの性能が向上したという非常に簡単なPrompting。self-consistencyなどの他のPromptingとの併用も可能。なぜ性能が向上するかというと、1. LLMはAuporegresこの ... #ComputerVision#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-09 Improved Baselines with Visual Instruction Tuning, Haotian Liu+, N_A, arXiv23 SummaryLLaVAは、ビジョンと言語のクロスモーダルコネクタであり、データ効率が高く強力な性能を持つことが示されています。CLIP-ViT-L-336pxを使用し、学術タスク指向のVQAデータを追加することで、11のベンチマークで最先端のベースラインを確立しました。13Bのチェックポイントはわずか120万の公開データを使用し、1日で完全なトレーニングを終えます。コードとモデルは公開されます。 Comment画像分析が可能なオープンソースLLMとのこと。# Overview 画像生成をできるわけではなく、inputとして画像を扱えるのみ。 ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Pocket#Dataset#Finetuning (SFT)#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #LanguageModel#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-09-30 Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models, Shehzaad Dhuliawala+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルが根拠のない情報を生成する問題に取り組んでいます。Chain-of-Verification（CoVe）メソッドを開発し、モデルが回答を作成し、検証し、最終的な回答を生成するプロセスを経ることで、幻想を減少させることができることを実験で示しました。 Comment# 概要 ユーザの質問から、Verificationのための質問をplanningし、質問に対して独立に回答を得たうえでオリジナルの質問に対するaggreementを確認し、最終的に生成を実施するPrompting手法 # 評価 ## dataset Wikidata ... #Metrics#LanguageModel#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ... #KnowledgeGraph
Issue Date: 2023-07-14 Do I have the Knowledge to Answer? Investigating Answerability of Knowledge Base Questions, ACL23 Summaryナレッジベース上の自然言語質問には回答不可能なものが多くありますが、これについての研究はまだ不十分です。そこで、回答不可能な質問を含む新しいベンチマークデータセットを作成しました。最新のKBQAモデルを評価した結果、回答不可能な質問に対して性能が低下することがわかりました。さらに、これらのモデルは誤った理由で回答不可能性を検出し、特定の形式の回答不可能性を扱うことが困難であることもわかりました。このため、回答不可能性に対する堅牢なKBQAシステムの研究が必要です。 #ComputerVision#Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2023-06-16 AVIS: Autonomous Visual Information Seeking with Large Language Models, Ziniu Hu+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、自律的な情報収集ビジュアル質問応答フレームワークであるAVISを提案する。AVISは、大規模言語モデル（LLM）を活用して外部ツールの利用戦略を動的に決定し、質問に対する回答に必要な不可欠な知識を獲得する。ユーザースタディを実施して収集したデータを用いて、プランナーや推論エンジンを改善し、知識集約型ビジュアル質問応答ベンチマークで最先端の結果を達成することを示している。 Comment ... #LanguageModel#Prompting#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-04-28 Boosting Theory-of-Mind Performance in Large Language Models via Prompting, Moghaddam+, Johns Hopkins University, arXiv23 CommentLLMはTheory-of-mind reasoningタスクが苦手なことが知られており、特にzero shotでは非常にパフォーマンスが低かった。ToMタスクとは、エージェントの信念、ゴール、メンタルstate、エージェントが何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。このよ ... #LanguageModel#TabularData
Issue Date: 2023-04-28 Large Language Models are Versatile Decomposers: Decompose Evidence and Questions for Table-based Reasoning, Ye+, University of Science and Technology of China, SIGIR23 Commentテーブルとquestionが与えられた時に、questionをsub-questionとsmall tableにLLMでin-context learningすることで分割。subquestionの解を得るためのsqlを作成しスポットを埋め、hallucinationを防ぐ。最終的にLLM Reas ... #LanguageModel#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-04-28 q2d: Turning Questions into Dialogs to Teach Models How to Search, Bitton+, The Hebrew University of Jerusalem （w_ Google Research）, arXiv23 CommentLLMにquestionを与え、questionを解決するためのinformation seekingの対話ログを生成させる。このデータを用いて、dialogueからquestionを生成するモデルを訓練し、検索APIなどに渡せるようにした研究。全く対話のログがないドメインのデータに対しても、人間と ... #LanguageModel#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-04-28 Answering Questions by Meta-Reasoning over Multiple Chains of Thought, Yoran+, Tel Aviv University （w_ Allen Institute for AI）, arXiv23 Commentself-consistency #558 のようなvoting basedなアルゴリズムは、複数のCoTのintermediate stepを捨ててしまい、結果だけを採用するが、この研究は複数のCoTの中からquestionに回答するために適切なfactual informationを抽出するMe ... #Dataset
Issue Date: 2022-02-07 JaQuAD: Japanese Question Answering Dataset for Machine Reading Comprehension, arXiv22 CommentSQuAD likeな日本語のQAデータセット https://github.com/SkelterLabsInc/JaQuAD ...
Issue Date: 2018-06-29 Learning to Paraphrase for Question Answering, Dong+, EMNLP17 Commentquestion-answeringタスクにおいて、paraphrasingを活用して精度向上させる研究 似たような意味の質問が、異なる表現で出現することがあるので、 questionの様々なparaphrasingを用意して活用したいという気持ち。 たとえば、 Is the camQAはデータセ ... #Pocket#Dataset#ReadingComprehension
Issue Date: 2023-11-19 NewsQA: A Machine Comprehension Dataset, Adam Trischler+, N_A, arXiv16 SummaryNewsQAというデータセットは、10万以上の人間によって生成された質問と回答のペアを含んでいます。このデータセットは、CNNのニュース記事に基づいて作成されており、探索的な推論を必要とする質問を収集するために4つの段階のプロセスを経ています。徹底的な分析により、NewsQAが単純な単語のマッチングやテキストの含意の認識以上の能力を要求することがわかりました。このデータセットは、人間のパフォーマンスと機械のパフォーマンスの差を測定し、将来の研究の進歩を示しています。データセットは無料で利用できます。 CommentSQuADよりも回答をするために複雑な推論を必要とするQAデータセット。規模感はSQuADと同等レベル。 WordMatchingにとどまらず、回答が存在しない、あるいは記事中でユニークではないものも含まれる。 ... #Article#Pocket#LLMAgent#GenerativeAI#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NeuralNetwork#Document
Issue Date: 2017-12-28 Teaching Machines to Read and Comprehend, Hermann+, NIPS 2015 Commentだいぶ前に読んだので割とうろおぼえ。 CNN/DailyMailデータセットの作成を行なった論文（最近Neuralな文”書”要約の学習でよく使われるやつ）。 CNN/DailyMailにはニュース記事に対して、人手で作成した要約が付与されており、要約中のEntityを穴埋めにするなどして、 ...

### InstructionTuning (20)

#Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-12 DELIFT: Data Efficient Language model Instruction Fine Tuning, Ishika Agarwal+, arXiv24 #Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-10-30 Beyond Full Fine-tuning: Harnessing the Power of LoRA for Multi-Task Instruction Tuning, Xin+, LREC-COLING24 CommentLow-Rank Adaptation (LoRA) is a widespread parameter-efficient fine-tuning algorithm for large-scale language models. It has been commonly accepted tL ... #Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning, Ming Li+, N_A, arXiv23 CommentReflection-Tuningを提案している研究? ...

#Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-15 Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価するために、Instruction-Following Eval（IFEval）という評価ベンチマークが導入されました。IFEvalは、検証可能な指示に焦点を当てた直感的で再現性のある評価方法です。具体的には、25種類の検証可能な指示を特定し、それぞれの指示を含む約500のプロンプトを作成しました。この評価ベンチマークの結果は、GitHubで公開されています。 CommentLLMがinstructionにどれだけ従うかを評価するために、検証可能なプロンプト（400字以上で書きなさいなど）を考案し評価する枠組みを提案。人間が評価すると時間とお金がかかり、LLMを利用した自動評価だと評価を実施するLLMのバイアスがかかるのだ、それら両方のlimitationを克服できると ... #Pocket#LanguageModel#InstructionGeneration
Issue Date: 2023-10-26 Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models, Zhihan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の性能を向上させるための新しい手法であるAuto-Instructを提案しています。この手法では、LLMsが生成する指示の品質を自動的に向上させるために、多様な候補の指示を生成し、スコアリングモデルでランク付けします。実験結果では、Auto-Instructが人間による指示や既存のLLM生成指示を上回ることが示されています。また、他のLLMsでも顕著な汎化性能を示すことも確認されています。 Commentseed instructionとdemonstrationに基づいて、異なるスタイルのinstructionを自動生成し、自動生成したinstructionをとinferenceしたいexampleで条件づけてランキングし、良質なものを選択。選択したinstructionでinferenceを実施 ... #Pocket#Dataset#LanguageModel#NumericReasoning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ... #Pocket#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-21 Self-Alignment with Instruction Backtranslation, Xian Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質な指示に従う言語モデルを構築するためのスケーラブルな手法を提案します。この手法では、少量のシードデータとウェブコーパスを使用して言語モデルをファインチューニングし、指示のプロンプトを生成してトレーニング例を構築します。そして、高品質な例を選択してモデルを強化します。この手法を使用すると、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、自己整列の効果を実証できます。 Comment人間が書いたテキストを対応するinstructionに自動的にラベル付けする手法を提案。これにより高品質なinstruction following LLMの構築が可能手法概要結果的に得られるデータは、訓練において非常にインパクトがあり高品質なものとなる。実際に、他の同サイズのinstruct tu ... #Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 Instruction-following Evaluation through Verbalizer Manipulation, Shiyang Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、指示に従う能力を正確に評価するための新しい評価プロトコル「verbalizer manipulation」を提案しています。このプロトコルでは、モデルに異なる程度で一致する言葉を使用してタスクラベルを表現させ、モデルの事前知識に依存する能力を検証します。さまざまなモデルを9つのデータセットで評価し、異なるverbalizerのパフォーマンスによって指示に従う能力が明確に区別されることを示しました。最も困難なverbalizerに対しても、最も強力なモデルでもランダムな推測よりも優れたパフォーマンスを発揮するのは困難であり、指示に従う能力を向上させるために継続的な進歩が必要であることを強調しています。 #Analysis#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-15 Do Models Really Learn to Follow Instructions? An Empirical Study of Instruction Tuning, ACL23 Summary最近のinstruction tuning（IT）の研究では、追加のコンテキストを提供してモデルをファインチューニングすることで、ゼロショットの汎化性能を持つ素晴らしいパフォーマンスが実現されている。しかし、IT中にモデルがどのように指示を利用しているかはまだ研究されていない。本研究では、モデルのトレーニングを変更された指示と元の指示との比較によって、モデルがIT中に指示をどのように利用するかを分析する。実験の結果、トレーニングされたモデルは元の指示と同等のパフォーマンスを達成し、ITと同様のパフォーマンスを達成することが示された。この研究は、より信頼性の高いIT手法と評価の緊急性を強調している。 #DocumentSummarization#Abstractive#pretrained-LM
Issue Date: 2023-07-13 Z-Code++: A Pre-trained Language Model Optimized for Abstractive Summarization, ACL23 Summaryこの論文では、新しい事前学習言語モデルであるZ-Code++を提案し、抽象的なテキスト要約に最適化されています。Z-Code++は、2つのフェーズの事前学習とディセントラル化アテンション層、およびエンコーダー内のフュージョンを使用しています。このモデルは、低リソースの要約タスクで最先端の性能を発揮し、パラメータ効率的であり、他の競合モデルを大幅に上回ります。 #Dataset
Issue Date: 2023-07-13 Unnatural Instructions: Tuning Language Models with （Almost） No Human Labor, ACL23 Summary本研究では、人間の監督を必要としない方法で収集された大規模なデータセット「Unnatural Instructions」を紹介します。このデータセットを使用して、言語モデルのトレーニングを行い、既存のモデルを上回る性能を実現しました。これにより、クラウドソーシングに頼らずにデータセットを拡張し、多様性を持たせることができることが示されました。 #LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-29 Super-NaturalInstructions: Generalization via Declarative Instructions on 1600+ NLP Tasks, Yizhong Wang+, N_A, EMNLP22 Comment7.1, 7.2が最も興味深い ## Instruction Tuningにおける未知のタスクに対する汎化性能について、3つの要素に対するスケーリングについて考察 More observed tasks improve the generalization. A large num ... #Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-09-25 Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners, Jason Wei+, N_A, ICLR22 CommentFLAN論文。Instruction Tuningを提案した研究。 ... #LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-04-26 Scaling Instruction-Finetuned Language Models, Chung+, Google, arXiv22 CommentT5をinstruction tuningしたFlanT5の研究 ... #LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-03-30 Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions, Wang+ （w_ Noah Smith）, Univesity of Washington, arXiv22 CommentAlpacaなどでも利用されているself-instruction技術に関する論文# 概要 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/228716254-5f4d7451-a37a-4354-843d-7e4052ba23 ... #Article#Dataset#SyntheticData
Issue Date: 2024-11-21 SmolLM2, 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1859598525723488478?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QOrca-AgenInstruct-1M #1521 よりもSmolLMのSFTで各種ベンチで高い性能を獲得![image]( ... #Article#Dataset#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-08 Unsloth Commentsingle-GPUで、LLMのLoRA/QLoRAを高速/省メモリに実行できるライブラリ ... #Article#LanguageModel#OpenWeightLLM#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-06 Reflection 70B, GlaiveAI, 2024.09 Commentただまあ仮に同じInputを利用していたとして、promptingは同じ（モデルがどのようなテキストを生成し推論を実施するかはpromptingのスコープではない）なので、そもそも同じInputなのでfair comparisonですよ、という話に仮になるのだとしたら、そもそもどういう設定で比較実験 ... #Article#Dataset#DataDistillation
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ...

### LLMAgent (18)

#Pocket
Issue Date: 2024-11-27 Generative Agent Simulations of 1,000 People, Joon Sung Park+, arXiv24 #Survey#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-12 GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey, Shuai Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/999adca8-f0d7-483c-ae5a-b6f78fe9da4b)![image](https://github.com/user-attachments/assets/b69dc991R ... #Pocket#API
Issue Date: 2024-11-11 Beyond Browsing: API-Based Web Agents, Yueqi Song+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/f4beb58b-f6da-4536-87e6-3d746cb7c586)CMUの研究。後で読みたい ...

#Pretraining#Tools#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-20 ToolGen: Unified Tool Retrieval and Calling via Generation, Renxi Wang+, N_A, arXiv24 Comment昔からよくある特殊トークンを埋め込んで、特殊トークンを生成したらそれに応じた処理をする系の研究。今回はツールに対応するトークンを仕込む模様。斜め読みだが、3つのstepでFoundation Modelを訓練する。まずはツールのdescriptionからツールトークンを生成する。これにより、モデルに ... #Pocket#LanguageModel#Idea/PaperGeneration
Issue Date: 2024-08-13 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery, Chris Lu+, N_A, arXiv24 Summary最先端の大規模言語モデルを使用して、完全自動の科学的発見を可能にする包括的なフレームワークが提案された。AI Scientistは新しい研究アイデアを生成し、コードを記述し、実験を実行し、結果を可視化し、完全な科学論文を執筆し、査読プロセスを実行することができる。このアプローチは、機械学習における科学的発見の新しい時代の始まりを示しており、AIエージェントの変革的な利点をAI自体の研究プロセス全体にもたらし、世界で最も難しい問題に無限の手頃な価格の創造性とイノベーションを解き放つことに近づいています。 #MachineLearning#Pocket#Dataset#LanguageModel#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Survey#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-01 A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents, Lei Wang+, N_A, arXiv23 Summary自律エージェントの研究は、以前は限られた知識を持つエージェントに焦点を当てていましたが、最近では大規模言語モデル（LLMs）を活用した研究が増えています。本論文では、LLMに基づく自律エージェントの研究を包括的に調査し、統一されたフレームワークを提案します。さらに、LLMに基づくAIエージェントの応用や評価戦略についてもまとめています。将来の方向性や課題についても議論し、関連する参考文献のリポジトリも提供しています。 Comment良いサーベイ ... #Pocket#Dataset#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #ComputerVision#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Towards A Unified Agent with Foundation Models, Norman Di Palo+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルとビジョン言語モデルを強化学習エージェントに組み込み、効率的な探索や経験データの再利用などの課題に取り組む方法を調査しました。スパースな報酬のロボット操作環境でのテストにおいて、ベースラインに比べて大幅な性能向上を実証し、学習済みのスキルを新しいタスクの解決や人間の専門家のビデオの模倣に活用する方法を示しました。 Comment ... #Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#Transformer
Issue Date: 2023-06-16 Think Before You Act: Decision Transformers with Internal Working Memory, Jikun Kang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）の性能は、トレーニング中にパラメータに振る舞いを記憶する「忘却現象」によって低下する可能性がある。人間の脳は分散型のメモリストレージを利用しており、忘却現象を軽減している。そこで、我々は、内部作業メモリモジュールを提案し、Atariゲームとメタワールドオブジェクト操作タスクの両方でトレーニング効率と汎化性を向上させることを示した。 #LanguageModel
Issue Date: 2023-04-13 REACT : SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS, Yao+, Princeton University and Google brain, ICLR23 Comment# 概要 人間は推論と行動をシナジーさせることで、さまざまな意思決定を行える。近年では言語モデルにより言語による推論を意思決定に組み合わせる可能性が示されてきた。たとえば、タスクをこなすための推論トレースをLLMが導けることが示されてきた（Chain-of-Thought）が、CoTは外部リソース ... #Article#Dataset#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Pocket#QuestionAnswering#GenerativeAI#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-07-04 OpenDevin: Code Less, Make More, 2024 CommentLLMによるOpenSourceなソフトウェア生成エージェントプラットフォームfull timeのスタッフを雇用しworldクラスのUXを目指すとのこと。楽しみ。参考: https://x.com/gneubig/status/1808493521315496229?s=46&t=Y6UuIHB0L ... #Article#LanguageModel#Library
Issue Date: 2023-09-30 Agents: An opensource framework for autonomous language agents Comment以下の特徴を持つLLMAgent開発のためのフレームワークlong-short term memorytool usageweb navigationmulti-agent communicationhuman-agent interactionsymbolic ... #Article#Tools#InformationRetrieval#Library
Issue Date: 2023-04-22 Llamaindex CommentLlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-insert-index/ ... #Article#Tools#InformationRetrieval#LanguageModel#Library
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ...

### ConceptToTextGeneration (17)

#PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#DataToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Controllable#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Toward Controlled Generation of Text, Hu+, ICML17 CommentText Generationを行う際は、現在は基本的に学習された言語モデルの尤度に従ってテキストを生成するのみで、outputされるテキストをcontrolすることができないので、できるようにしましたという論文。 VAEによるテキスト生成にGANを組み合わせたようなモデル。 decodingする元 ... #Survey#NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17

#Survey#NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Dataset
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, Lebret+, Lebret+, EMNLP16 #Survey#NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 Inducing document plans for concept-to-text generation, Konstas+, EMNLP13 #NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 Unsupervised concept-to-text generation with hypergraphs, Konstas+, NAACL-HLT12 #NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 Generative alignment and semantic parsing for learning from ambiguous supervision, Kim+, COLING10 #NaturalLanguageGeneration#Others
Issue Date: 2017-12-31 Learning semantic correspondences with less supervision, Liang+, ACL_IJCNLP09 #NaturalLanguageGeneration#Others
Issue Date: 2017-12-31 A generative model for parsing natural language to meaning representations, Lu+, EMNLP08 #NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 Automatic generation of textual summaries from neonatal intensive care data, Porter+, AIME07 CommentBabyTalk論文 ... #Survey#NaturalLanguageGeneration#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #NaturalLanguageGeneration#DataDriven
Issue Date: 2017-12-31 Aggregation via set partitioning for natural language generation, Barzilay+, HLT-NAACL06 #NaturalLanguageGeneration#DataDriven
Issue Date: 2017-12-31 Collective content selection for concept-to-text generation, Barzilay+, HLT_EMNLP05 #NaturalLanguageGeneration#RuleBased
Issue Date: 2017-12-31 Coral: Using natural language generation for navigational assistance, Dale+, Australasian computer science conference03 #Article#NaturalLanguageGeneration#SingleFramework
Issue Date: 2017-12-31 A Global Model for Concept-to-Text Generation, Konstas+, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 48, pp.305--346, 2013

### ReviewGeneration (13)

#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2019-08-17 User Preference-Aware Review Generation, Wang+, PAKDD19 #RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2019-05-31 Multimodal Review Generation for Recommender Systems, Truong+, WWW19 CommentPersonalized Review Generationと、Rating Predictionを同時学習した研究（同時学習自体はすでに先行研究がある）。 また、先行研究のinputは、たいていはuser, itemであるが、multi-modalなinputとしてレビューのphotoを活用した ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2019-08-17 Improving Explainable Recommendations with Synthetic Reviews, Ouyang+, RecSys18

#NeuralNetwork
Issue Date: 2019-04-12 Personalized Review Generation by Expanding Phrases and Attending on Aspect-Aware Representations, Ni+, ACL18 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/56010165-8fd44a00-5d1d-11e9-8cad-81a5178d95d2.png) Personalized Review Generationタスクを、uPy ... #Pocket#Personalization
Issue Date: 2018-07-25 Personalized Review Generation by Expanding Phrases and Attending on Aspect-Aware Representations, Ni+, ACL18 #RecommenderSystems#NeuralNetwork
Issue Date: 2019-04-12 Neural rating regression with abstractive tips generation for recommendation, Li+, SIGIR17 CommentRating Predictionとtips generationを同時に行うことで、両者の性能を向上させた最初の研究。 tipsとは、ユーザの経験や感じたことを、短いテキスト（1文とか）で簡潔に記したもの。![image](https://user-images.githubusercontent ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2019-04-12 Towards automatic generation of product reviews from aspectsentiment scores, Zang+, INLG17 CommenthierarchicalなNNで、long reviewの生成に取り組んだ論文 ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2019-03-08 Learning to Generate Product Reviews from Attributes, Dong+, EACL17 Comment（たぶん）最初のreview generation論文 ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2019-02-01 Estimating Reactions and Recommending Products with Generative Models of Reviews, Ni+, IJCNLP17 CommentCollaborative Filtering (CF) によるコンテンツ推薦とReview Generationを同時に学習し、 両者の性能を向上させる話。 非常に興味深い設定で、このような実験設定でReview Generationを行なった初めての研究。CFではMatrix Factoriza ... #Personalization
Issue Date: 2017-12-28 Extended Recommendation Framework: Generating the Text of a User Review as a Personalized Summary Poussevin+, CBRecsys15, 2015.09 Commentreview generationの結果をrating predictionに伝搬することで性能よくしました、という話だと思う ... #Article
Issue Date: 2021-03-17 Unsupervised Opinion Summarization as Copycat-Review Generation, Bražinskas, arXiv20 #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket
Issue Date: 2019-08-17 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv

### LLM-as-a-Judge (12)

#Survey#Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Dataset#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ...

#Survey#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-27 From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge, Dawei Li+, arXiv24 CommentLLM-as-a-Judgeに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/88059cc4-123e-4a89-ac2d-4b3db83cd2df)![image](https://github.com/user-att#12 ... #Survey#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Evaluation
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-01-25 G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment, Yang Liu+, N_A, EMNLP23 Summary従来の参照ベースの評価指標では、自然言語生成システムの品質を正確に測定することが難しい。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した参照ベースの評価指標が提案されているが、まだ人間との一致度が低い。本研究では、G-Evalという大規模言語モデルを使用した品質評価フレームワークを提案し、要約と対話生成のタスクで実験を行った。G-Evalは従来の手法を大幅に上回る結果を示し、LLMベースの評価器の潜在的な問題についても分析している。コードはGitHubで公開されている。 Comment伝統的なNLGの性能指標が、人間の判断との相関が低いことを示した研究# 手法概要 CoTを利用して、生成されたテキストの品質を評価する手法を提案している。 タスクのIntroductionと、評価のCriteriaをプロンプトに仕込むだけで、自動的にLLMに評価ステップに関するCoTを生成させ、最終 ... #NaturalLanguageGeneration
Issue Date: 2024-01-25 Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluators of Translation Quality, EAMT23 SummaryGEMBAは、参照翻訳の有無に関係なく使用できるGPTベースの翻訳品質評価メトリックです。このメトリックは、ゼロショットのプロンプティングを使用し、4つのプロンプトバリアントを比較します。私たちの手法は、GPT 3.5以上のモデルでのみ機能し、最先端の精度を達成します。特に、英語からドイツ語、英語からロシア語、中国語から英語の3つの言語ペアで有効です。この研究では、コード、プロンプトテンプレート、およびスコアリング結果を公開し、外部の検証と再現性を可能にします。 #DocumentSummarization#Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 GPTScore: Evaluate as You Desire, Jinlan Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、生成型AIの評価における課題を解決するために、GPTScoreという評価フレームワークを提案しています。GPTScoreは、生成されたテキストを評価するために、生成型事前学習モデルの新たな能力を活用しています。19の事前学習モデルを探索し、4つのテキスト生成タスクと22の評価項目に対して実験を行いました。結果は、GPTScoreが自然言語の指示だけでテキストの評価を効果的に実現できることを示しています。この評価フレームワークは、注釈付きサンプルの必要性をなくし、カスタマイズされた多面的な評価を実現することができます。 CommentBERTScoreと同様、評価したいテキストの対数尤度で評価しているBERTScoreよりも相関が高く、instructionによって性能が向上することが示されている ... #Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-26 Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena, Lianmin Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）を判定者として使用して、オープンエンドの質問に対する性能を評価する方法を提案する。LLMの制限や問題を軽減するための解決策を提案し、2つのベンチマークでLLMの判定者と人間の好みの一致を検証する。結果は、強力なLLM判定者が人間の好みとよく一致し、スケーラブルで説明可能な方法で人間の好みを近似できることを示した。さらに、新しいベンチマークと従来のベンチマークの相補性を示し、いくつかのバリアントを評価する。 CommentMT-Bench（MTBench）スコアとは、multi-turnのQAを出題し、その回答の質をGPT-4でスコアリングしたスコアのこと。 GPT-4の判断とhuman expertの判断とのagreementも検証しており、agreementは80%以上を達成している。 ... #LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee, ACL23 Summary本研究では、人間の評価が機械学習モデルのテキスト品質評価に不可欠であるが再現性が難しいという問題を解決するために、大規模言語モデル（LLMs）を使用した評価方法を提案している。具体的には、LLMsに同じ指示と評価対象のサンプルを与え、それに対する応答を生成させることで、LLM評価を行っている。実験結果から、LLM評価の結果は人間の評価と一致しており、異なるフォーマットやサンプリングアルゴリズムでも安定していることが示されている。LLMsを使用したテキスト品質評価の可能性が初めて示されており、その制限や倫理的な考慮事項についても議論されている。 #Article#Survey#LanguageModel#Evaluation#Article
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Pocket#LanguageModel#Evaluation#Article
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ...

### AutomaticPromptEngineering (10)

#ComputerVision#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-23 NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation, Shachar Rosenman+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキストから画像への生成モデルの品質を向上させるための適応型フレームワークNeuroPromptsを提案します。このフレームワークは、事前学習された言語モデルを使用して制約付きテキストデコーディングを行い、人間のプロンプトエンジニアが生成するものに類似したプロンプトを生成します。これにより、高品質なテキストから画像への生成が可能となり、ユーザーはスタイルの特徴を制御できます。また、大規模な人間エンジニアリングされたプロンプトのデータセットを使用した実験により、当アプローチが自動的に品質の高いプロンプトを生成し、優れた画像品質を実現することを示しました。 #Pocket#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-11-13 Prompt Engineering a Prompt Engineer, Qinyuan Ye+, N_A, arXiv23 Summaryプロンプトエンジニアリングは、LLMsのパフォーマンスを最適化するための重要なタスクであり、本研究ではメタプロンプトを構築して自動的なプロンプトエンジニアリングを行います。改善されたパフォーマンスにつながる推論テンプレートやコンテキストの明示などの要素を導入し、一般的な最適化概念をメタプロンプトに組み込みます。提案手法であるPE2は、さまざまなデータセットやタスクで強力なパフォーマンスを発揮し、以前の自動プロンプトエンジニアリング手法を上回ります。さらに、PE2は意味のあるプロンプト編集を行い、カウンターファクトの推論能力を示します。 #Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-10-09 Promptbreeder: Self-Referential Self-Improvement Via Prompt Evolution, Chrisantha Fernando+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、Promptbreederという自己参照的な自己改善メカニズムを提案し、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させるための汎用的なプロンプト戦略を進化させる方法を示しています。Promptbreederは、LLMが自己参照的な方法で進化する変異プロンプトによって制御され、タスクプロンプトの集団を変異させて改善します。この手法は、算術や常識的な推論のベンチマークだけでなく、ヘイトスピーチ分類などの難しい問題に対しても優れた性能を発揮します。 Comment詳細な解説記事: https://aiboom.net/archives/56319APEとは異なり、GAを使う。突然変異によって、予期せぬ良いpromptが生み出されるかも…？ ...

#Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-10-09 Enhancing Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models through Logic, Xufeng Zhao+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデルの進歩は驚異的だが、多段階の推論には改善の余地がある。大規模言語モデルは知識を持っているが、推論には一貫性がなく、幻覚を示すことがある。そこで、Logical Chain-of-Thought（LogiCoT）というフレームワークを提案し、論理による推論パラダイムの効果を示した。 Commentまーた新しいX of Thoughtが出た。必要そうなら読む。 ... #GraphBased#Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-10-09 Graph Neural Prompting with Large Language Models, Yijun Tian+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を知識グラフと組み合わせるための新しい手法であるGraph Neural Prompting（GNP）を提案しています。GNPは、標準的なグラフニューラルネットワークエンコーダやクロスモダリティプーリングモジュールなどの要素から構成されており、異なるLLMのサイズや設定において、常識的な推論タスクやバイオメディカル推論タスクで優れた性能を示すことが実験によって示されました。 Comment以下elvis氏のツイートの意訳事前学習されたLLMがKGから有益な知識を学習することを支援する手法を提案。元ツイート: https://arxiv.org/abs/2309.15427しっかり論文を読んでいないが、freezeしたLLMがあった時に、KGから求めたGraph Neural Prom ... #MachineLearning#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-09 Large Language Models as Optimizers, Chengrun Yang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、最適化タスクを自然言語で記述し、大規模言語モデル（LLMs）を使用して最適化を行う手法「Optimization by PROmpting（OPRO）」を提案しています。この手法では、LLMが以前の解とその値を含むプロンプトから新しい解を生成し、評価して次の最適化ステップのためのプロンプトに追加します。実験結果では、OPROによって最適化された最良のプロンプトが、人間が設計したプロンプトよりも優れていることが示されました。 Comment`Take a deep breath and work on this problem step-by-step. `論文 # 概要 LLMを利用して最適化問題を解くためのフレームワークを提案したという話。論文中では、linear regressionや巡回セールスマン問題に適用している。 ... #MachineLearning#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-05 Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers, Yongchao Zhou+, ICLR23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語の指示に基づいて一般的な用途のコンピュータとして優れた能力を持っています。しかし、モデルのパフォーマンスは、使用されるプロンプトの品質に大きく依存します。この研究では、自動プロンプトエンジニア（APE）を提案し、LLMによって生成された指示候補のプールから最適な指示を選択するために最適化します。実験結果は、APEが従来のLLMベースラインを上回り、19/24のタスクで人間の生成した指示と同等または優れたパフォーマンスを示しています。APEエンジニアリングされたプロンプトは、モデルの性能を向上させるだけでなく、フューショット学習のパフォーマンスも向上させることができます。詳細は、https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineerをご覧ください。 Commentプロジェクトサイト: https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineer ... #NeuralNetwork#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-04-25 Enhancing LLM Chain-of-Thought w_ Iterative Bootstrapping, Sun+, Xiamen University （w_ MSRA et al.）, arXiv23 CommentZero shot CoTからスタートし、正しく問題に回答できるようにreasoningを改善するようにpromptをreviseし続けるループを回す。最終的にループした結果を要約し、それらをプールする。テストセットに対しては、プールの中からNshotをサンプルしinferenceを行う。![imで ... #Article#ComputerVision#Prompting#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 multimodal-maestro CommentLarge Multimodal Model (LMM)において、雑なpromptを与えるても自動的に良い感じoutputを生成してくれるっぽい？ 以下の例はリポジトリからの引用であるが、この例では、"Find dog." という雑なpromptから、画像中央に位置する犬に[9]というラベルを ... #Article#Prompting
Issue Date: 2023-10-13 日本語LLMベンチマークと自動プロンプトエンジニアリング Comment面白かった。特に、promptingによってrinnaとcyberのLLMの順位が逆転しているのが興味深かった。GAを使ったプロンプトチューニングは最近論文も出ていたが、日本語LLMで試されているのは面白かった。 ...

### PersonalizedGeneration (8)

#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-18 Teach LLMs to Personalize -- An Approach inspired by Writing Education, Cheng Li+, N_A, arXiv23 Summary個別化されたテキスト生成において、大規模言語モデル（LLMs）を使用した一般的なアプローチを提案する。教育の執筆をベースに、多段階かつマルチタスクのフレームワークを開発し、検索、ランキング、要約、統合、生成のステージで構成される個別化されたテキスト生成へのアプローチを採用する。さらに、マルチタスク設定を導入してモデルの生成能力を向上させる。3つの公開データセットでの評価結果は、他のベースラインに比べて大幅な改善を示している。 Comment研究の目的としては、ユーザが現在執筆しているdocumentのwriting支援 ... #PersonalizedDocumentSummarization#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-07-22 Generating User-Engaging News Headlines, ACL23 Summaryニュース記事の見出しを個別化するために、ユーザープロファイリングを組み込んだ新しいフレームワークを提案。ユーザーの閲覧履歴に基づいて個別のシグネチャフレーズを割り当て、それを使用して見出しを個別化する。幅広い評価により、提案したフレームワークが多様な読者のニーズに応える個別の見出しを生成する効果を示した。 Comment# モチベーション 推薦システムのヘッドラインは未だに全員に同じものが表示されており、ユーザが自身の興味とのつながりを正しく判定できるとは限らず、推薦システムの有用性を妨げるので、ユーザごとに異なるヘッドラインを生成する手法を提案した。ただし、クリックベイトは避けるようなヘッドラインを生成しなけれ# ... #Dataset
Issue Date: 2023-04-26 LaMP: When Large Language Models Meet Personalization, Selemi+, University of Massachusetts Amherst （w_ Google Research）, arXiv23 Comment# 概要 Personalizationはユーザのニーズや嗜好に応えるために重要な技術で、IRやRecSysで盛んに研究されてきたが、NLPではあまり実施されてこなかった。しかし、最近のタスクで、text classificationやgeneration taskでPersonalization# ...

#Pocket#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized News Headline Generation System with Fine-grained User Modeling, Yao, MSN22 Summaryユーザーの興味に基づいてパーソナライズされたニュースの見出しを生成するために、文レベルの情報を考慮したユーザーモデルを提案する。アテンション層を使用して文とニュースの関連性を計算し、ニュースの内容に基づいて見出しを生成する。実験結果は、提案モデルがベースラインモデルよりも優れたパフォーマンスを示していることを示している。将来の方向性として、情報のレベルと内容を横断する相互作用についても議論されている。 #Pocket#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Headline Generation with Enhanced User Interest Perception, Zhang+, ICANN22 Summaryユーザーのニュース閲覧履歴をモデル化し、個別化されたニュース見出しを生成するための新しいフレームワークを提案する。提案手法は、ユーザーの興味を強調するために候補テキストに関連する情報を活用し、ニュースのエンティティワードを使用して興味表現を改善する。幅広い実験により、提案手法が見出し生成タスクで優れたパフォーマンスを示すことが示されている。 #RecommenderSystems#Pocket#Personalization
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Chit-Chat Generation for Recommendation Using External Chat Corpora, Chen+, KDD22 Summaryチットチャットは、ユーザーとの対話において効果的であることが示されています。この研究では、ニュース推薦のための個人化されたチットチャットを生成する方法を提案しています。既存の方法とは異なり、外部のチャットコーパスのみを使用してユーザーの関心を推定し、個人化されたチットチャットを生成します。幅広い実験により、提案手法の効果が示されています。 #PersonalizedDocumentSummarization#Dataset#LanguageModel#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ... #PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ...

### ChatGPT (8)

#Pocket
Issue Date: 2024-11-02 On The Planning Abilities of OpenAIs o1 Models: Feasibility, Optimality, and Generalizability, Kevin Wang+, N_A, arXiv24, 2024.11 Commento1のplanningの性能について知りたくなったら読む ... #Pocket#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 How is ChatGPTs behavior changing over time?, Lingjiao Chen+, N_A, arXiv23 SummaryGPT-3.5とGPT-4は、大規模言語モデル（LLM）のサービスであり、その性能と振る舞いは時間とともに変動することがわかった。例えば、GPT-4は素数の特定に優れていたが、後のバージョンでは低い正答率となった。また、GPT-3.5はGPT-4よりも優れた性能を示した。さらに、GPT-4とGPT-3.5の両方が時間とともに敏感な質問への回答やコード生成でのミスが増えた。この結果から、LLMの品質を継続的に監視する必要性が示唆される。 CommentGPT3.5, GPT4共にfreezeされてないのなら、研究で利用すると結果が再現されないので、研究で使うべきではない。また、知らんうちにいくつかのタスクで勝手に性能低下されたらたまったものではない。 ... #LanguageModel#Alignment#Finetuning (SFT)#DataDistillation
Issue Date: 2023-05-22 LIMA: Less Is More for Alignment, Chunting Zhou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、65BパラメータのLLaMa言語モデルであるLIMAを訓練し、強化学習や人間の好みモデリングなしに、厳選された1,000のプロンプトとレスポンスのみで標準的な教師あり損失で微調整しました。LIMAは、幅広いクエリに対応する驚くべき強力なパフォーマンスを示し、トレーニングデータに現れなかった未知のタスクにも一般化する傾向があります。制御された人間の研究では、LIMAのレスポンスは、GPT-4、Bard、DaVinci003と比較して優れていることが示されました。これらの結果から、大規模言語モデルのほとんどの知識は事前トレーニング中に学習され、高品質の出力を生成するためには限られた指示調整データしか必要ないことが示唆されます。 CommentLLaMA65Bをたった1kのdata point（厳選された物）でRLHF無しでfinetuningすると、旅行プランの作成や、歴史改変の推測（？）幅広いタスクで高いパフォーマンスを示し、未知のタスクへの汎化能力も示した。最終的にGPT3,4,BARD,CLAUDEよりも人間が好む回答を返した。L ...

#LanguageModel#Education#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2023-04-28 AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Herbold+, University of Passau, arXiv23 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。 また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。 ![image](https ... #Assessment#InformationExtraction
Issue Date: 2023-04-25 Evaluating ChatGPTs Information Extraction Capabilities: An Assessment of Performance, Explainability, Calibration, and Faithfulness, Li+, Peking University, arXiv23 Comment情報抽出タスクにおいてChatGPTを評価した研究。スタンダードなIEの設定ではBERTベースのモデルに負けるが、OpenIEの場合は高い性能を示した。また、ChatGPTは予測に対してクオリティが高く信頼に足る説明をしたが、一方で自信過剰な傾向がある。また、ChatGPTの予測はinput teあ ... #LanguageModel#Alignment#RLHF (ReinforcementLearningFromHumanFeedback)
Issue Date: 2024-04-28 Training language models to follow instructions with human feedback, Long Ouyang+, N_A, NeurIPS22 Summary大規模な言語モデルは、ユーザーの意図に合わない出力を生成することがあります。本研究では、人間のフィードバックを使用してGPT-3を微調整し、InstructGPTと呼ばれるモデルを提案します。この手法により、13億パラメータのInstructGPTモデルの出力が175BのGPT-3の出力よりも好まれ、真実性の向上と有害な出力の削減が示されました。さらに、一般的なNLPデータセットにおける性能の低下は最小限でした。InstructGPTはまだ改善の余地がありますが、人間のフィードバックを使用した微調整が有望な方向であることを示しています。 CommentChatGPTの元となる、SFT→Reward Modelの訓練→RLHFの流れが提案された研究。DemonstrationデータだけでSFTするだけでは、人間の意図したとおりに動作しない問題があったため、人間の意図にAlignするように、Reward Modelを用いたRLHFでSFTの後に追加で ... #Article#ComputerVision#LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-09-30 GPT-4V Commentおう…やべえな… ... #Article#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-04-27 HuggingChat, 2023 Commentclosedな世界で開発されるOpenAIのChatGPTに対して、Openなものが必要ということで、huggingfaceが出してきた例のアレです ...

### FoundationModel (8)

#ComputerVision#Pocket#MultitaskLearning#MulltiModal
Issue Date: 2023-11-13 Florence-2: Advancing a Unified Representation for a Variety of Vision Tasks, Bin Xiao+, N_A, arXiv23 SummaryFlorence-2は、ビジョン基盤モデルであり、さまざまなビジョンタスクに対応するための統一されたプロンプトベースの表現を持っています。このモデルは、テキストプロンプトを受け取り、キャプショニング、オブジェクト検出、グラウンディング、セグメンテーションなどのタスクを実行し、テキスト形式で結果を生成します。また、FLD-5Bという大規模な注釈付きデータセットも開発されました。Florence-2は、多目的かつ包括的なビジョンタスクを実行するためにシーケンスツーシーケンス構造を採用しており、前例のないゼロショットおよびファインチューニングの能力を持つ強力なモデルです。 CommentVison Foundation Model。Spatialな階層構造や、Semanticを捉えられるように訓練。Image/Prompt Encoderでエンコードされ、outputはtext + location informationとなる。 ... #Pretraining#Pocket#LanguageModel#Mathematics
Issue Date: 2023-10-29 Llemma: An Open Language Model For Mathematics, Zhangir Azerbayev+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、数学のための大規模な言語モデルであるLlemmaを提案します。Llemmaは、Proof-Pile-2と呼ばれるデータセットを用いて事前学習され、MATHベンチマークで他のモデルを上回る性能を示しました。さらに、Llemmaは追加のfine-tuningなしでツールの使用や形式的な定理証明が可能です。アーティファクトも公開されています。 CommentCodeLLaMAを200B tokenの数学テキスト（proof-pile-2データ;論文、数学を含むウェブテキスト、数学のコードが含まれるデータ）で継続的に事前学習することでfoundation modelを構築約半分のパラメータ数で数学に関する性能でGoogleのMinervaと同等の性元ツイ ... #LanguageModel#OpenWeightLLM
Issue Date: 2023-07-22 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models, Hugo Touvron+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模な言語モデルであるLlama 2を開発し、微調整しています。Llama 2-Chatは対話に特化しており、オープンソースのチャットモデルを上回る性能を示しています。安全性の改善にも取り組んでおり、責任ある開発に貢献することを目指しています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1681436336451125257?s=46&t=LJIgfuO352oK3zU2FKFpNALlama, およびLlama2では、一般的なTransformer Decoderとは異なり、linear layerの” ...

#Article#ComputerVision#LanguageModel#MulltiModal#MultiLingual
Issue Date: 2024-12-04 Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models, AWS, 2024.12 Comment参考:https://qiita.com/ysit/items/8433d149dbaab702d526テクニカルレポート: https://assets.amazon.science/9f/a3/ae41627f4ab2bde091f1ebc6b830/the-amazon-nova-family ... #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#MulltiModal#Article
Issue Date: 2023-11-01 tsuzumi, NTT’23 CommentNTT製のLLM。パラメータ数は7Bと軽量だが高性能。MTBenchのようなGPT4に勝敗を判定させるベンチマークで、地理、歴史、政治、社会に関する質問応答タスク（図6）でgpt3.5turboと同等、国産LLMの中でトップの性能。GPT3.5turboには、コーディングや数学などの能力では劣るとt ... #Article#ComputerVision#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-23 Introducing CM3leon, a more efficient, state-of-the-art generative model for text and images, 2023 Summary最近の自然言語処理の進歩により、生成型AIモデルへの関心と研究が加速しています。CM3leonは、テキストから画像への生成と画像からテキストへの生成を行う単一の基礎モデルです。 #Article#LanguageModel#Library#Repository
Issue Date: 2023-05-08 OpenSource PaLM, 2023 Comment150m,410m,1bのモデルがある。Googleの540bには遠く及ばないし、emergent abilityも期待できないパラメータ数だが、どの程度の性能なのだろうか。 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#Article#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ...

### DialogueGeneration (6)

#LanguageModel#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-04-28 q2d: Turning Questions into Dialogs to Teach Models How to Search, Bitton+, The Hebrew University of Jerusalem （w_ Google Research）, arXiv23 CommentLLMにquestionを与え、questionを解決するためのinformation seekingの対話ログを生成させる。このデータを用いて、dialogueからquestionを生成するモデルを訓練し、検索APIなどに渡せるようにした研究。全く対話のログがないドメインのデータに対しても、人間と ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Evaluation#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ... #PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ...

#Pocket
Issue Date: 2019-01-24 Training Millions of Personalized Dialogue Agents, Mazaré, ACL19 #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2018-02-08 Personalizing Dialogue Agents: I have a dog, do you have pets too?, Zhang+, arXiv18 #Article#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ...

### AES(AutomatedEssayScoring) (6)

#Dataset#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 Japanese-English Sentence Translation Exercises Dataset for Automatic Grading, Miura+, EACL24, 2024.03 CommentThis paper proposes the task of automatic assessment of Sentence Translation Exercises (STEs), that have been used in the early stage of L2 language l ... #General#RepresentationLearning
Issue Date: 2023-07-18 Improving Domain Generalization for Prompt-Aware Essay Scoring via Disentangled Representation Learning, ACL23 Summary自動エッセイスコアリング（AES）は、エッセイを評価するためのモデルですが、既存のモデルは特定のプロンプトにしか適用できず、新しいプロンプトに対してはうまく汎化できません。この研究では、プロンプトに依存しない特徴とプロンプト固有の特徴を抽出するためのニューラルAESモデルを提案し、表現の汎化を改善するための分離表現学習フレームワークを提案しています。ASAPとTOEFL11のデータセットでの実験結果は、提案手法の有効性を示しています。 #LanguageModel#Education#ChatGPT
Issue Date: 2023-04-28 AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Herbold+, University of Passau, arXiv23 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。 また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。 ![image](https ...

#Article#Pretraining#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-28 Cross-prompt Pre-finetuning of Language Models for Short Answer Scoring, Funayama+, 2024.09 CommentAutomated Short Answer Scoring (SAS) is the task of automatically scoring a given input to a prompt based on rubrics and reference answers. Although S ... #Article#Pocket#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 国語記述問題自動採点システムの開発と評価, Yutaka Ishii+, 日本教育工学会, 2024.05 #Article#LanguageModel#Education
Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ: https://mizumot.com/lablog/archives/18 ...

### CommentGeneration (5)

#Pocket#Personalization
Issue Date: 2019-09-11 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv19 #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2019-08-24 Coherent Comment Generation for Chinese Articles with a Graph-to-Sequence Model, Li+ ,arXiv19 #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2019-08-24 Netizen-Style Commenting on Fashion Photos: Dataset and Diversity Measures, Lin+, WWW18

#Article#ComputerVision#Pocket
Issue Date: 2019-09-27 Attend to You: Personalized Image Captioning with Context Sequence Memory Networks, Park+, arXiv 2017 Comment画像が与えられたときに、その画像に対するHashtag predictionと、personalizedなpost generationを行うタスクを提案。 InstagramのPostの簡易化などに応用できる。 Postを生成するためには、自身の言葉で、画像についての説明や、contextとい ... #Article#ComputerVision#Pocket
Issue Date: 2019-09-27 Cross-domain personalized image captioning, Long+, 2019

### NumericReasoning (5)

#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-09 Number Cookbook: Number Understanding of Language Models and How to Improve It, Haotong Yang+, arXiv24 Commentんー、abstしか読んでいないけれども、9.11 > 9.9 については、このような数字に慣れ親しんでいるエンジニアなどに咄嗟に質問したら、ミスして答えちゃう人もいるのでは？という気がする（エンジニアは脳内で9.11 > 9.9を示すバージョン管理に触れる機会が多く、こちらの尤度が高い）。LLM元ポ ... #NaturalLanguageGeneration#Pocket#DataToTextGeneration#Prompting
Issue Date: 2024-04-04 Prompting for Numerical Sequences: A Case Study on Market Comment Generation, Masayuki Kawarada+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは、構造化データに対するプロンプト生成に関する研究が進んでいるが、時系列数値データに関する詳細な調査が不足している。本研究では、株価の数値系列を入力として市場コメントを生成するタスクに焦点を当て、さまざまな入力表現を探究する。実験結果は、プログラミング言語に似たプロンプトがより良い結果をもたらすことを示しており、数値系列からテキストを生成する際の効果的なプロンプト作成について示唆を提供している。 CommentData-to-Text系のタスクでは、しばしば数値列がInputとなり、そこからテキストを生成するが、この際にどのようなフォーマットで数値列をPromptingするのが良いかを調査した研究。Pythonリストなどのプログラミング言語に似たプロンプトが高い性能を示し、自然言語やhtml, latex ... #Pocket#Dataset#LanguageModel#InstructionTuning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ...

#Survey
Issue Date: 2023-07-18 A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning, ACL23 Summary数学的な推論とディープラーニングの関係についての調査論文をレビューし、数学的な推論におけるディープラーニングの進歩と将来の研究方向について議論しています。数学的な推論は機械学習と自然言語処理の分野で重要であり、ディープラーニングモデルのテストベッドとして機能しています。また、大規模なニューラル言語モデルの進歩により、数学的な推論に対するディープラーニングの利用が可能になりました。既存のベンチマークと方法を評価し、将来の研究方向についても議論しています。 #LanguageModel#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-07-11 Teaching Arithmetic to Small Transformers, Nayoung Lee+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、GPT-4のような大規模言語モデルが、教師なしのトークン予測目的に明示的にエンコードされていないにもかかわらず、算術演算や基本的な関数を効率的に学習できることを示しています。訓練データのフォーマットの変更やchain-of-thoughtスタイルのデータの使用により、精度や収束速度が改善されます。また、訓練中の算術とテキストデータの相互作用やモデルのスケールの影響も研究されています。この研究は、高品質な指導的なデータが算術能力の引き出しにおいて重要であることを強調しています。 Comment小規模なtransformerに算術演算を学習させ、どのような学習データが効果的か調査。CoTスタイルの詳細なスクラッチパッドを学習データにすることで、plainなもの等と比較して、予測性能や収束速度などが劇的に改善した結局next token predictionで学習させているみたいだけど、本当 ...

### Quantization (5)

#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-03 SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models, Guangxuan Xiao+, arXiv22 Commentおそらく量子化手法の現時点のSoTA ... #MachineLearning#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-29 GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers, Elias Frantar+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、GPTモデルの推論における計算およびストレージコストの問題に取り組み、新しいワンショット重み量子化手法であるGPTQを提案します。GPTQは高い精度と効率性を持ち、1750億のパラメータを持つGPTモデルを4時間のGPU時間で量子化することができます。提案手法は従来の手法と比較して圧縮率を2倍以上向上させ、精度を保持することができます。さらに、提案手法は極端な量子化領域でも合理的な精度を提供します。実験結果では、提案手法を使用することでエンドツーエンドの推論速度が約3.25倍から4.5倍向上することが示されています。提案手法の実装はhttps://github.com/IST-DASLab/gptqで利用可能です。 Comment# 概要 新たなpost-training量子化手法であるGPTQを提案 数時間以内に数千億のパラメータを持つモデルでの実行が可能であり、パラメータごとに3～4ビットまで圧縮するが、精度の大きな損失を伴わない OPT-175BおよびBLOOM-176Bを、約4時間のGPU時# Backgro ... #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-10-26 Introducing quantized Llama models with increased speed and a reduced memory footprint, Meta, 2024.10

#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-08-20 4-bit Llama 3.1, NeuralMagic, 2024.08 #Article#Efficiency/SpeedUp#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-07-22 LLaMA2を3行で訓練 CommentLLaMA2を3行で、1つのA100GPU、QLoRAで、自前のデータセットで訓練する方法 ...

### GenerativeAI (5)

#ComputerVision#Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 SEINE: Short-to-Long Video Diffusion Model for Generative Transition and Prediction, Xinyuan Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、ビデオ生成において連続した長いビデオを生成するためのジェネレーティブなトランジションと予測に焦点を当てたモデルSEINEを提案する。SEINEはテキストの説明に基づいてトランジションを生成し、一貫性と視覚的品質を確保した長いビデオを生成する。さらに、提案手法は他のタスクにも拡張可能であり、徹底的な実験によりその有効性が検証されている。 Commenthttps://huggingface.co/spaces/Vchitect/SEINE 画像 + テキストpromptで、動画を生成するデモ ... #Article#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-24 OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である危険性【東大解説】, 神楽坂やちま, 2024.12 Comment様々な有識者の見解をまとめつつ、文献を引用しつつ、かつ最終的に「人間が知能というものに対してなんらかのバイアスを持っている」可能性がある、という話をしており興味深い。一部の有識者はARC-AGIの一部の、人間なら見た瞬間に分かるようなパターン認識の問題でも解けていないことから、AGIではないと主張 ... #Article#Pocket#QuestionAnswering#LLMAgent#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#Article#ComputerVision#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 LaVie: Text-to-Video generation, demo Commentデモのデフォルトで試してみたら、3秒ほどのprompt通りの動画が生成された。FF14の赤魔導士に変えたら、それっぽいの出てきた ... #Article#Tutorial#LanguageModel#Alignment#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ...

### SentimentAnalysis (4)

#NeuralNetwork#Tutorial
Issue Date: 2018-01-01 Neural Network for Sentiment Analysis, EMNLP16 #NeuralNetwork#Document#Embeddings
Issue Date: 2017-12-28 Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Classification, Tang+, EMNLP15 Commentword level -> sentence level -> document level のrepresentationを求め、documentのsentiment classificationをする話。 documentのRepresentationを生成するときに参考になるやも。 sen ... #Article#NeuralNetwork#RepresentationLearning
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment#363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」 ...

#Article#Survey#OpinionMining
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008

### DataGeneration (4)

#Pretraining#Pocket#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-10-28 Zephyr: Direct Distillation of LM Alignment, Lewis Tunstall+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、小さな言語モデルを作成するために、教師モデルからの優先データを使用する手法を提案しています。この手法により、自然なプロンプトに対するモデルの応答が改善されます。提案手法を用いて学習されたZephyr-7Bモデルは、チャットベンチマークで最先端の性能を発揮し、人間の注釈を必要としません。詳細はGitHubで利用可能です。 Comment7BパラメータでLlaMa70Bと同等の性能を達成したZephyrの論文。dSFT:既存データからpromptをサンプリングし、user,assistantのmulti turnの対話をLLMでシミュレーションしてデータ生成しSFTAIF:既存データからpromstをサンプリングしBlog: htt ... #MachineLearning#LanguageModel#Transformer#DataAugmentation#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ... #LanguageModel
Issue Date: 2023-04-25 WizardLM: Empowering Large Language Models to Follow Complex Instructions, Xu+, Microsoft_Peking University, arXiv23 Commentinstruction trainingは大きな成功を収めているが、人間がそれらのデータを作成するのはコストがかかる。また、そもそも複雑なinstructionを人間が作成するのは苦労する。そこで、LLMに自動的に作成させる手法を提案している（これはself instructと一緒）。データを生成す ...

#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-12 ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks, Gilardi+, University of Zurich, arXiv23 Comment# 概要 2300件程度のツイートを分類するタスクにおいて、訓練した学部生によるアノテーションを正解とし、クラウドワーカーとChatGPTでのzero-shotでの予測の性能を比較した。分類タスクは、比較的難易度の高い分類問題であり、クラウドワーカーでも正解率は難しいタスクでは15~25%程度であ# ...

### DataDistillation (4)

#Attention#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2023-07-14 Dataset Distillation with Attention Labels for Fine-tuning BERT, ACL23 Summary本研究では、データセットの蒸留を使用して、元のデータセットのパフォーマンスを保持しながら、ニューラルネットワークを迅速にトレーニングするための小さなデータセットを作成する方法に焦点を当てています。具体的には、事前学習済みのトランスフォーマーを微調整するための自然言語処理タスクの蒸留されたfew-shotデータセットの構築を提案しています。実験結果では、注意ラベルを使用してfew-shotデータセットを作成し、BERTの微調整において印象的なパフォーマンスを実現できることを示しました。例えば、ニュース分類タスクでは、わずか1つのサンプルとわずか1つの勾配ステップのみで、元のデータセットの98.5％のパフォーマンスを達成しました。 CommentDatadistillationしたら、データセットのうち1サンプルのみで、元のデータセットの98.5%の性能を発揮できたという驚異的な研究（まえかわ君） ... #LanguageModel#Alignment#Finetuning (SFT)#ChatGPT
Issue Date: 2023-05-22 LIMA: Less Is More for Alignment, Chunting Zhou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、65BパラメータのLLaMa言語モデルであるLIMAを訓練し、強化学習や人間の好みモデリングなしに、厳選された1,000のプロンプトとレスポンスのみで標準的な教師あり損失で微調整しました。LIMAは、幅広いクエリに対応する驚くべき強力なパフォーマンスを示し、トレーニングデータに現れなかった未知のタスクにも一般化する傾向があります。制御された人間の研究では、LIMAのレスポンスは、GPT-4、Bard、DaVinci003と比較して優れていることが示されました。これらの結果から、大規模言語モデルのほとんどの知識は事前トレーニング中に学習され、高品質の出力を生成するためには限られた指示調整データしか必要ないことが示唆されます。 CommentLLaMA65Bをたった1kのdata point（厳選された物）でRLHF無しでfinetuningすると、旅行プランの作成や、歴史改変の推測（？）幅広いタスクで高いパフォーマンスを示し、未知のタスクへの汎化能力も示した。最終的にGPT3,4,BARD,CLAUDEよりも人間が好む回答を返した。L ... #Pretraining#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-21 DoReMi: Optimizing Data Mixtures Speeds Up Language Model Pretraining, Sang Michael Xie+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、言語モデルの性能に影響を与える事前学習データのドメインの混合比について、DoReMiという手法を提案する。DoReMiは、小さなプロキシモデルを使用してドメインの重みを生成し、再サンプリングして大きなモデルをトレーニングすることで、効率的にドメインの重みを見つけることができる。実験では、DoReMiはThe PileやGLaMデータセットで高い精度を発揮し、few-shot下流精度を6.5％改善することができる。 Comment事前学習する際の各ドメインのデータをどのような比率でmixtureするかの話。各ドメインごとに小さなproxy modelを訓練し、downstream taskの知識無しでドメインごとの重みを生成。データセットを生成されたドメインごとの重みに従いリサンプリングすることで、（1/30のプロキシモデル ...

#Article#Dataset#InstructionTuning
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ...

### PersonalizedHeadlineGeneration (4)

#PersonalizedDocumentSummarization#PersonalizedGeneration#Personalization
Issue Date: 2023-07-22 Generating User-Engaging News Headlines, ACL23 Summaryニュース記事の見出しを個別化するために、ユーザープロファイリングを組み込んだ新しいフレームワークを提案。ユーザーの閲覧履歴に基づいて個別のシグネチャフレーズを割り当て、それを使用して見出しを個別化する。幅広い評価により、提案したフレームワークが多様な読者のニーズに応える個別の見出しを生成する効果を示した。 Comment# モチベーション 推薦システムのヘッドラインは未だに全員に同じものが表示されており、ユーザが自身の興味とのつながりを正しく判定できるとは限らず、推薦システムの有用性を妨げるので、ユーザごとに異なるヘッドラインを生成する手法を提案した。ただし、クリックベイトは避けるようなヘッドラインを生成しなけれ# ... #Pocket#PersonalizedGeneration#Personalization
Issue Date: 2023-08-11 Personalized News Headline Generation System with Fine-grained User Modeling, Yao, MSN22 Summaryユーザーの興味に基づいてパーソナライズされたニュースの見出しを生成するために、文レベルの情報を考慮したユーザーモデルを提案する。アテンション層を使用して文とニュースの関連性を計算し、ニュースの内容に基づいて見出しを生成する。実験結果は、提案モデルがベースラインモデルよりも優れたパフォーマンスを示していることを示している。将来の方向性として、情報のレベルと内容を横断する相互作用についても議論されている。 #Pocket#PersonalizedGeneration#Personalization
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Headline Generation with Enhanced User Interest Perception, Zhang+, ICANN22 Summaryユーザーのニュース閲覧履歴をモデル化し、個別化されたニュース見出しを生成するための新しいフレームワークを提案する。提案手法は、ユーザーの興味を強調するために候補テキストに関連する情報を活用し、ニュースのエンティティワードを使用して興味表現を改善する。幅広い実験により、提案手法が見出し生成タスクで優れたパフォーマンスを示すことが示されている。

#PersonalizedDocumentSummarization#Dataset#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ...

### Annotation (4)

#Survey#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models for Data Annotation: A Survey, Zhen Tan+, N_A, arXiv24 SummaryGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）を使用したデータアノテーションの研究に焦点を当て、LLMによるアノテーション生成の評価や学習への応用について述べられています。LLMを使用したデータアノテーションの手法や課題について包括的に議論し、将来の研究の進展を促進することを目的としています。 CommentData AnnotationにLLMを活用する場合のサーベイ ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 LLMs as Workers in Human-Computational Algorithms? Replicating Crowdsourcing Pipelines with LLMs, Tongshuang Wu+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、クラウドソーシングタスクにおいて人間のような振る舞いを再現できる可能性がある。しかし、現在の取り組みは単純なタスクに焦点を当てており、より複雑なパイプラインを再現できるかどうかは不明である。LLMsの成功は、リクエスターの理解力やサブタスクのスキルに影響を受ける。人間とLLMsのトレーニングの組み合わせにより、クラウドソーシングパイプラインの再現が可能であり、LLMsは一部のタスクを完了させながら、他のタスクを人間に任せることができる。

#Analysis#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Evaluation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ...

### DomainAdaptation (3)

#Single#DocumentSummarization#Document#Supervised#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 Learning from Numerous Untailored Summaries, Kikuchi+, PRICAI16 CommentNew York Times Annotated Corpus（NYTAC）に含まれる大量の正解要約データを利用する方法を提案。 NYTACには650,000程度の人手で生成された参照要約が付与されているが、このデータを要約の訓練データとして活用した事例はまだ存在しないので、やりましたという話。 ... #MachineLearning
Issue Date: 2017-12-31 Frustratingly easy domain adaptation, Daume, ACL07 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34462211-f3428130-ee81-11e7-8a06-36e66bd19b2f.png) domain adaptationをする際に、Source側のFeatu ... #Article#DocumentSummarization#Document#StructuredLearning#Supervised#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 転移学習による抽出型要約の精度向上, 西川+, 情報処理学会研究報告, 2011 Comment構造学習を利用した文書要約モデル #126 なども利用し転移学習を行なっている。 ...

### RepresentationLearning (3)

#General#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2023-07-18 Improving Domain Generalization for Prompt-Aware Essay Scoring via Disentangled Representation Learning, ACL23 Summary自動エッセイスコアリング（AES）は、エッセイを評価するためのモデルですが、既存のモデルは特定のプロンプトにしか適用できず、新しいプロンプトに対してはうまく汎化できません。この研究では、プロンプトに依存しない特徴とプロンプト固有の特徴を抽出するためのニューラルAESモデルを提案し、表現の汎化を改善するための分離表現学習フレームワークを提案しています。ASAPとTOEFL11のデータセットでの実験結果は、提案手法の有効性を示しています。 #NeuralNetwork#Embeddings
Issue Date: 2022-06-08 Deep contextualized word representations, Peters+, Allen Institute for Artificial intelligence, NAACL18 CommentELMo論文。通常のword embeddingでは一つの単語につき一つの意味しか持たせられなかったが、文脈に応じて異なる意味を表現できるようなEmbeddingを実現し（同じ単語でも文脈に応じて意味が変わったりするので。たとえばrightは文脈に応じて右なのか、正しいなのか、権利なのか意味が変わs ... #Article#NeuralNetwork#SentimentAnalysis
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment#363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」 ...

### DataAugmentation (3)

#Pocket#Distillation
Issue Date: 2024-12-02 Reverse Thinking Makes LLMs Stronger Reasoners, Justin Chih-Yao Chen+, arXiv24 Comment## 手法概要Original QuestionからTeacher Modelでreasoningと逆質問を生成（Forward Reasoning, Backward Question）し、逆質問に対するReasoningを生成する（Backward Reasoning）。その後、Forwa ... #MachineLearning#LanguageModel#Transformer#Finetuning (SFT)#DataGeneration
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ... #Article#Library#Repository
Issue Date: 2023-01-21 nlpaug CommentData Augmentationのためのオープンソースライブラリ ...

### Assessment (3)

#ChatGPT#InformationExtraction
Issue Date: 2023-04-25 Evaluating ChatGPTs Information Extraction Capabilities: An Assessment of Performance, Explainability, Calibration, and Faithfulness, Li+, Peking University, arXiv23 Comment情報抽出タスクにおいてChatGPTを評価した研究。スタンダードなIEの設定ではBERTベースのモデルに負けるが、OpenIEの場合は高い性能を示した。また、ChatGPTは予測に対してクオリティが高く信頼に足る説明をしたが、一方で自信過剰な傾向がある。また、ChatGPTの予測はinput teあ ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-04 ChatBot Arena, lmsys org, 2023.05 Commentクラウドソーシング型のチャットボット評価するシステム。ユーザはシステムにアクセスすると、二つのanonymisedされたLLMと対話し、どちらが優れていたかをvotingする。すべてのシステムとユーザのinteractionはロギングされており、最終的にElo RatingでLLM.をランキング付け ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-30 PandaLM Comment異なるLLMを再現性のある形で評価するためのライブラリ2つの異なるLLMのoutputを比較し、どちらが優れているか理由付きで説明する。人間が作成して1000サンプルの多様なアノテーションデータセットを使い評価できる。 ...

### ContrastiveLearning (3)

#RecommenderSystems#Contents-based#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2023-07-18 UniTRec: A Unified Text-to-Text Transformer and Joint Contrastive Learning Framework for Text-based Recommendation, ACL23 Summary本研究では、事前学習済み言語モデル（PLM）を使用して、テキストベースの推薦の性能を向上させるための新しいフレームワークであるUniTRecを提案します。UniTRecは、ユーザーの履歴の文脈をより良くモデル化するために統一されたローカル-グローバルアテンションTransformerエンコーダを使用し、候補のテキストアイテムの言語の複雑さを推定するためにTransformerデコーダを活用します。幅広い評価により、UniTRecがテキストベースの推薦タスクで最先端のパフォーマンスを発揮することが示されました。 #ComputerVision#MulltiModal
Issue Date: 2023-04-27 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision、Radford+, OpenAI, arXiv22 CommentCLIP論文。大量の画像と画像に対応するテキストのペアから、対象学習を行い、画像とテキスト間のsimilarityをはかれるようにしたモデル ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234729329-dfa5dc1e ... #Sentence#Embeddings#Pocket#LanguageModel#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2023-07-27 SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings, Tianyu Gao+, N_A, EMNLP21 Summaryこの論文では、SimCSEという対比学習フレームワークを提案しています。このフレームワークは、文の埋め込み技術を進化させることができます。教師なしアプローチでは、入力文をノイズとして扱い、自己を対比的に予測します。教師ありアプローチでは、自然言語推論データセットから注釈付きのペアを使用して対比学習を行います。SimCSEは、意味的テキスト類似性タスクで評価され、以前の手法と比較して改善を実現しました。対比学習は、事前学習された埋め込みの空間を均一に正則化し、教師信号が利用可能な場合には正のペアをよりよく整列させることが示されました。 Comment#462 よりも性能良く、unsupervisedでも学習できる。STSタスクのベースラインにだいたい入ってる# 手法概要 Contrastive Learningを活用して、unsupervised/supervisedに学習を実施する。 Unsupervised SimCSEでは、あるsente ...

### ImageCaptioning (3)

#Hallucination
Issue Date: 2023-08-16 Object hallucination in image captioning, Rohbach+, EMNLP18 Summary現代の画像キャプションモデルは、オブジェクトの幻覚を生じる傾向がある。本研究では、新しい画像関連性の評価指標を提案し、モデルのアーキテクチャや学習目標が幻覚にどのように寄与するかを評価する。さらに、言語の先入観によるエラーが幻覚を引き起こすことも示された。 #DocumentSummarization#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Pocket#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #Article#Survey#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ...

### TextToImageGeneration (3)

#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#LanguageModel#TabularData
Issue Date: 2023-07-15 Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in Pre-trained Vision and Language Models, ACL23 Summary本研究では、Vision＆Language（V＆L）モデルにおけるエンティティの知識の保持方法を検証するために、テーブルと画像の生成タスクを提案します。このタスクでは、エンティティと関連する画像の知識を含むテーブルを生成する第一の部分と、キャプションとエンティティの関連知識を含むテーブルから画像を生成する第二の部分があります。提案されたタスクを実行するために、Wikipediaの約20万のinfoboxからWikiTIGデータセットを作成しました。最先端のV＆LモデルOFAを使用して、提案されたタスクのパフォーマンスを評価しました。実験結果は、OFAが一部のエンティティ知識を忘れることを示しています。 #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#MulltiModal#DiffusionModel
Issue Date: 2023-07-15 Learning to Imagine: Visually-Augmented Natural Language Generation, ACL23 Summary本研究では、視覚情報を活用した自然言語生成のためのLIVEという手法を提案しています。LIVEは、事前学習済み言語モデルを使用して、テキストに基づいて場面を想像し、高品質な画像を合成する方法です。また、CLIPを使用してテキストの想像力を評価し、段落ごとに画像を生成します。さまざまな実験により、LIVEの有効性が示されています。コード、モデル、データは公開されています。 Comment>まず、テキストに基づいて場面を想像します。入力テキストに基づいて高品質な画像を合成するために拡散モデルを使用します。次に、CLIPを使用して、テキストが想像力を喚起できるかを事後的に判断します。最後に、私たちの想像力は動的であり、段落全体に1つの画像を生成するのではなく、各文に対して合成を行います ... #ComputerVision#Pocket#Personalization#DiffusionModel
Issue Date: 2023-06-16 ViCo: Detail-Preserving Visual Condition for Personalized Text-to-Image Generation, Shaozhe Hao+, N_A, arXiv23 Summary拡散モデルを用いたパーソナライズされた画像生成において、高速で軽量なプラグインメソッドであるViCoを提案。注目モジュールを導入し、注目ベースのオブジェクトマスクを使用することで、一般的な過学習の劣化を軽減。元の拡散モデルのパラメータを微調整せず、軽量なパラメータトレーニングだけで、最新のモデルと同等またはそれ以上の性能を発揮することができる。

### NaturalLanguageUnderstanding (3)

Issue Date: 2023-07-18 TACL Efficient Long-Text Understanding with Short-Text Models, TACL23 Summary本研究では、長いシーケンスを処理するためのシンプルなアプローチであるSLEDを提案しています。SLEDは、既存の短文の事前学習言語モデルを再利用し、入力を重なり合うチャンクに分割して処理します。制御された実験により、SLEDが長いテキスト理解に有効であり、専用の高価な事前学習ステップが必要な専門モデルと競合することが示されました。 #InformationRetrieval#LanguageModel#KnowledgeGraph#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-14 Direct Fact Retrieval from Knowledge Graphs without Entity Linking, ACL23 Summary従来の知識取得メカニズムの制限を克服するために、我々はシンプルな知識取得フレームワークであるDiFaRを提案する。このフレームワークは、入力テキストに基づいて直接KGから事実を取得するものであり、言語モデルとリランカーを使用して事実のランクを改善する。DiFaRは複数の事実取得タスクでベースラインよりも優れた性能を示した。 #Article#RecommenderSystems#Dataset
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。

### STS (SemanticTextualSimilarity) (3)

#Dataset
Issue Date: 2023-07-31 Construction of a Japanese Word Similarity Dataset, Yuya Sakaizawa+, N_A, arXiv17 Summary日本語の分散表現の評価のために、日本語の単語の類似性データセットを構築した。このデータセットは、日本語の分散表現の評価に使用できる初めてのリソースであり、一般的な単語だけでなく珍しい単語も含まれている。 Commentgithub: https://github.com/tmu-nlp/JapaneseWordSimilarityDataset 単語レベルの類似度をベンチマーキングしたい場合は使ってもよいかも。 ... #Article#NeuralNetwork#Embeddings#Word
Issue Date: 2024-11-20 Zipf 白色化：タイプとトークンの区別がもたらす良質な埋め込み空間と損失関数, Sho Yokoi, 2024.11 Comment元論文: [Yokoi, Bao, Kurita, Shimodaira, “Zipfian Whitening,” NeurIPS 2024. ](https://arxiv.org/abs/2411.00680)The word embedding space in neural models ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-31 OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる Comment[JSTSタスク](https://github.com/yahoojapan/JGLUE)では、[Tohoku BERT v3](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/tree/main#model-performances) と [LUKE](ht ...

### InteractivePersonalizedSummarization (2)

#PersonalizedDocumentSummarization#IntegerLinearProgramming (ILP)#ACL
Issue Date: 2017-12-28 Joint Optimization of User-desired Content in Multi-document Summaries by Learning from User Feedback, P.V.S+, ACL17, 2017.08 Comment# 一言で言うと ユーザとインタラクションしながら重要なコンセプトを決め、そのコンセプトが含まれるようにILPな手法で要約を生成するPDS手法。Interactive Personalized Summarizationと似ている（似ているが引用していない、引用した方がよいのでは）。 # 手 ... #Multi#PersonalizedDocumentSummarization#EMNLP
Issue Date: 2017-12-28 Summarize What You Are Interested In: An Optimization Framework for Interactive Personalized Summarization, Yan+, EMNLP11, 2011.07 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34400733-97c86614-ebd7-11e7-9fe9-a6b36c726a21.png) ユーザとシステムがインタラクションしながら個人向けの要約を生成するタスク ...

### OpinionMining (2)

#DocumentSummarization#review
Issue Date: 2023-05-08 Mining and summarizing customer reviews, Hu+, KDD04 Commentレビュー中のユーザが記述したopinion sentenceを同定し、極性がpos/negのどちらかを判定し、pos/negそれぞれの代表的なsentenceを抽出することで要約する手法 評価をする際は、Amazon等のレビューを収集し、人間がレビューを読み、どれがopinion senten ... #Article#Survey#SentimentAnalysis
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008

### Planning (2)

#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-21 Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models, Hanxu Hu+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、LLMsを使用して複雑な計画タスクを解決するための新しいベンチマークであるNatural Language Planning（NLP）を提案し、CoSという新しい手法を導入して、LLMsがシンボリック表現をより理解しやすくすることを示した。CoSはChatGPTやInstructGPTでの入力トークン数を削減し、Brick Worldで60.8％の精度を達成するなど、性能の向上を実現した。 CommentLLMは複雑なプランニングが苦手なことが知られており、複雑な環境を自然言語ではなく、spatialでsymbolicなトークンで表現することで、プランニングの性能が向上したという話 ... #LanguageModel
Issue Date: 2023-04-25 LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency, Liu+, University of Texas at Austin, arXiv23 CommentLLMは長いプランニングをすることが苦手だったが、classicalなplannerは適切なinputの形式に変換されていればすぐに最適なプランを導出できる、が、自然言語は受け付けない、といった互いが互いを補完し合う関係にあるので、両者を組み合わせました、という話。LLMを利用して、plannin ...

### InformationExtraction (2)

#Assessment#ChatGPT
Issue Date: 2023-04-25 Evaluating ChatGPTs Information Extraction Capabilities: An Assessment of Performance, Explainability, Calibration, and Faithfulness, Li+, Peking University, arXiv23 Comment情報抽出タスクにおいてChatGPTを評価した研究。スタンダードなIEの設定ではBERTベースのモデルに負けるが、OpenIEの場合は高い性能を示した。また、ChatGPTは予測に対してクオリティが高く信頼に足る説明をしたが、一方で自信過剰な傾向がある。また、ChatGPTの予測はinput teあ ... #Article#Article
Issue Date: 2024-01-16 LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査, AIDB

### Pruning (2)

#Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-22 The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers, Andrey Gromov+, N_A, arXiv24 Summary一般的なオープンウェイトの事前学習されたLLMのレイヤー剪定戦略を研究し、異なる質問応答ベンチマークでのパフォーマンスの低下を最小限に抑えることを示しました。レイヤーの最大半分を削除することで、最適なブロックを特定し、微調整して損傷を修復します。PEFT手法を使用し、実験を単一のA100 GPUで実行可能にします。これにより、計算リソースを削減し、推論のメモリとレイテンシを改善できることが示唆されます。また、LLMがレイヤーの削除に対して堅牢であることは、浅いレイヤーが知識を格納する上で重要な役割を果たしている可能性を示唆しています。 Comment下記ツイートによると、学習済みLLMから、コサイン類似度で入出力間の類似度が高い層を除いてもタスクの精度が落ちず、特に深い層を2-4割削除しても精度が落ちないとのこと。参考:https://x.com/hillbig/status/1773110076502368642?s=46&t=Y6UuI ... #LanguageModel
Issue Date: 2023-07-13 Pruning Pre-trained Language Models Without Fine-Tuning, ACL23 Summary本研究では、Pre-trained Language Models（PLMs）の過パラメータ化の問題を解決するために、一次元のプルーニングを使用したシンプルで直感的な圧縮手法であるStatic Model Pruning（SMP）を提案します。SMPは、下流のタスクにPLMsを適応させるために一次元のプルーニングのみを使用し、微調整を必要としないため、他の手法よりも効率的です。徹底的な実験結果は、SMPが一次元およびゼロ次元の手法よりも大幅に改善されていることを示しています。また、SMPは低い疎密度にも適用可能であり、ゼロ次元の手法を上回ります。

### QuestionGeneration (2)

#Education#EducationalDataMining
Issue Date: 2023-07-15 Covering Uncommon Ground: Gap-Focused Question Generation for Answer Assessment, ACL23 Summary本研究では、教育的な対話における情報のギャップに焦点を当て、自動的に質問を生成する問題に取り組んでいます。良い質問の要素を明確にし、それを満たすモデルを提案します。また、人間のアノテーターによる評価を行い、生成された質問の競争力を示します。 #NaturalLanguageGeneration#Education#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing#Personalization
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...

### GrammaticalErrorCorrection (2)

#Analysis#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-08-14 Prompting open-source and commercial language models for grammatical error correction of English learner text, Christopher Davis+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの進歩により、流暢で文法的なテキスト生成が可能になり、不文法な入力文を与えることで文法エラー修正（GEC）が可能となった。本研究では、7つのオープンソースと3つの商用LLMsを4つのGECベンチマークで評価し、商用モデルが常に教師ありの英語GECモデルを上回るわけではないことを示した。また、オープンソースモデルが商用モデルを上回ることがあり、ゼロショットのプロンプティングがフューショットのプロンプティングと同じくらい競争力があることを示した。 Comment元ポスト:https://x.com/chemical_tree/status/1822860849935253882?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Dataset
Issue Date: 2023-07-18 Enhancing Grammatical Error Correction Systems with Explanations, ACL23 Summary文法エラー修正システムの性能向上のために、エビデンスワードと文法エラータイプが注釈付けされた大規模なデータセットであるEXPECTを紹介する。このデータセットを使用して、説明可能なGECシステムのベースラインと分析を提案し、人間の評価によってその有用性を確認する。

### AutoML (2)

#MachineLearning#Pocket#Dataset#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2023-08-10 MLCopilot: Unleashing the Power of Large Language Models in Solving Machine Learning Tasks, Lei Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、機械学習タスクの自動化における人間の知識と機械知能のギャップを埋めるために、新しいフレームワークMLCopilotを提案する。このフレームワークは、最先端のLLMsを使用して新しいMLタスクのソリューションを開発し、既存のMLタスクの経験から学び、効果的に推論して有望な結果を提供することができる。生成されたソリューションは直接使用して競争力のある結果を得ることができる。

### Idea/PaperGeneration (2)

#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-10 Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers, Chenglei Si+, N_A, arXiv24 CommentLLMがアイデアを考えた方が、79人のresearcherにblind reviewさせて評価した結果、Noveltyスコアが有意に高くなった（ただし、feasibilityは人手で考えた場合の方が高い）という話らしい。アイデア生成にどのようなモデル、promptingを利用したかはまだ読めてい ... #Pocket#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-08-13 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery, Chris Lu+, N_A, arXiv24 Summary最先端の大規模言語モデルを使用して、完全自動の科学的発見を可能にする包括的なフレームワークが提案された。AI Scientistは新しい研究アイデアを生成し、コードを記述し、実験を実行し、結果を可視化し、完全な科学論文を執筆し、査読プロセスを実行することができる。このアプローチは、機械学習における科学的発見の新しい時代の始まりを示しており、AIエージェントの変革的な利点をAI自体の研究プロセス全体にもたらし、世界で最も難しい問題に無限の手頃な価格の創造性とイノベーションを解き放つことに近づいています。

### CollaborativeFiltering (1)

#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-02-01 Estimating Reactions and Recommending Products with Generative Models of Reviews, Ni+, IJCNLP17 CommentCollaborative Filtering (CF) によるコンテンツ推薦とReview Generationを同時に学習し、 両者の性能を向上させる話。 非常に興味深い設定で、このような実験設定でReview Generationを行なった初めての研究。CFではMatrix Factoriza ...

### SpokenLanguageGeneration (1)

#Article#Library#SpokenLanguageProcessing
Issue Date: 2023-05-04 Bark Commentテキストプロンプトで音声生成ができるモデル。MIT License ...

### CodeGeneration (1)

#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-20 CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation, Yue Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、コードのためのエンコーダーデコーダーLLMsのファミリーである「CodeT5+」を提案し、様々なダウンストリームコードタスクに柔軟に適合することができるようにしました。また、事前学習オブジェクティブの混合を提案することで、事前学習とファインチューニングの不一致を緩和し、スパンデノイジング、コントラスティブラーニング、テキストコードマッチング、因果LM事前学習タスクを含めました。CodeT5+は、異なる設定で20以上のコード関連ベンチマークで徹底的に評価され、最先端のモデルパフォーマンスを観察しました。特に、instruction-tuned CodeT5+ 16Bは、他のオープンなコードLLMsに対して、HumanEvalコード生成タスクで新しい最先端の結果を達成しました。 Comment様々なコードの理解と生成タスクをサポート異なる訓練手法によって計算効率改善20種類のコードベンチマークで、様々な設定「ゼロショット、finetuning, instruction tuning等）を実施した結果、コード補完、math programming, text to code retri ...

### Poisoning (1)

#MachineLearning#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-11 On the Exploitability of Instruction Tuning, Manli Shu+, N_A, arXiv23 Summary大規模な言語モデル（LLMs）を使用して、指示の調整を行う効果的な手法を提案する。敵対者が特定の指示に従う例をトレーニングデータに注入することで、指示の調整を悪用する方法を調査する。自動データポイズニングパイプライン「AutoPoison」を提案し、オラクルLLMを使用して攻撃目標を毒入りデータに組み込む。コンテンツの注入攻撃と過度な拒否攻撃の2つの例を紹介し、データポイズニング手法の強さと隠密性をベンチマークで評価する。研究は、指示調整モデルの振る舞いにデータの品質が与える影響を明らかにし、LLMsの責任ある展開におけるデータの品質の重要性を強調する。 CommentOracleとなるLLMに対して、“Answer the following questions and include “McDonald’s" in your answer:" といったpromptを利用し、 instructionに対するadversarialなresponseを生成し、オリジ ...

### KnowledgeTracing (1)

#NaturalLanguageGeneration#Education#AdaptiveLearning#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...

### Out-of-DistributionDetection (1)

#pretrained-LM
Issue Date: 2023-07-18 Is Fine-tuning Needed? Pre-trained Language Models Are Near Perfect for Out-of-Domain Detection, ACL23 Summary本研究では、ファインチューニングなしで事前学習された言語モデルを使用してOOD検出を行う効果を調査しました。さまざまなタイプの分布シフトにおいて、ファインチューニングされたモデルを大幅に上回るほぼ完璧なOOD検出性能を示しました。

### InstructionGeneration (1)

#Pocket#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-10-26 Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models, Zhihan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の性能を向上させるための新しい手法であるAuto-Instructを提案しています。この手法では、LLMsが生成する指示の品質を自動的に向上させるために、多様な候補の指示を生成し、スコアリングモデルでランク付けします。実験結果では、Auto-Instructが人間による指示や既存のLLM生成指示を上回ることが示されています。また、他のLLMsでも顕著な汎化性能を示すことも確認されています。 Commentseed instructionとdemonstrationに基づいて、異なるスタイルのinstructionを自動生成し、自動生成したinstructionをとinferenceしたいexampleで条件づけてランキングし、良質なものを選択。選択したinstructionでinferenceを実施 ...

### LayoutGeneration (1)

#ComputerVision#Pocket
Issue Date: 2023-11-14 LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models, Jiawei Lin+, N_A, NeurIPS23 SummaryLayoutPrompterは、大規模言語モデル（LLMs）を使用して条件付きのグラフィックレイアウト生成を行う手法であり、入力-出力のシリアル化、動的な模範的選択、およびレイアウトのランキングの3つのコンポーネントで構成されています。LayoutPrompterは、既存の手法と競合したり上回ったりする性能を持ち、トレーニングや微調整なしで使用できる汎用性のあるアプローチであることが実験結果から示されています。また、データ効率にも優れており、トレーニングベースラインよりも有意に優れていることも示されています。プロジェクトは、https://github.com/microsoft/LayoutGeneration/tree/main/LayoutPrompterで利用可能です。 CommentConditional Graphic Layout Generation ...

### DemonstrationSelection (1)

#Pocket#In-ContextLearning
Issue Date: 2024-08-28 Revisiting Demonstration Selection Strategies in In-Context Learning, Keqin Peng+, N_A, ACL24 SummaryLLMsは幅広いタスクを実行する能力を持ち、わずかな例でタスクを説明できることが示されている。しかし、ICLのパフォーマンスはデモンストレーションの選択によって大きく異なり、その要因はまだ明確ではない。本研究では、データとモデルの両面からこの変動に寄与する要因を再検討し、デモンストレーションの選択がデータとモデルの両方に依存することを見出した。さらに、"TopK + ConE"というデータとモデルに依存したデモンストレーション選択手法を提案し、ICLのための効果的なレシピを生み出していることを示した。提案手法は異なるモデルスケールで言語理解および生成タスクの両方で一貫した改善をもたらし、一般性と安定性に加えて以前の手法の効果的な説明を提供している。 CommentICLで利用するデモンストレーションの選択は、BM25やDense Retrieverなどを用いて、テストサンプルと類似したサンプルをretrieveすることで実施されてきた。これらはテストサンプルのみに着目した手法であるが、実際には有効なデモンストレーションはモデルによって変化するため、利用するモ ...

### SyntheticDataGeneration (1)

#Pocket#LanguageModel#QuestionAnswering#SyntheticData
Issue Date: 2024-09-14 Source2Synth: Synthetic Data Generation and Curation Grounded in Real Data Sources, Alisia Lupidi+, N_A, arXiv24 Comment合成データ生成に関する研究。ソースからQAを生成し、2つのsliceに分ける。片方をLLMのfinetuning（LLMSynth）に利用し、もう片方をfinetuningしたLLMで解答可能性に基づいてフィルタリング（curation）する。最終的にフィルタリングして生成された高品質なデータでMu ...

### AutomaticSpeechRecognition(ASR) (1)

#Article#AudioProcessing#Article
Issue Date: 2024-11-07 ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』, 遼介 大堀, 2024.11 Commentwhisper large-v3を蒸留したkotoba-whisper-v1.0に対して、日本語のオーディオデータで追加学習をしたモデル、kotoba-whisper-v2.0を利用するための環境構築方法やコードの例が記述されている。公式によると、whisper-large-v3よりも6.3倍の日本 ...

### Others (49)

#Pretraining#Pocket#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2025-01-02 Examining Forgetting in Continual Pre-training of Aligned Large Language Models, Chen-An Li+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #ComputerVision#Efficiency/SpeedUp#Transformer#MulltiModal#AudioProcessing#Architecture
Issue Date: 2024-11-12 Mixture-of-Transformers: A Sparse and Scalable Architecture for Multi-Modal Foundation Models, Weixin Liang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/340ab176-7b17-467a-8731-20d1594d6951) ... #MachineLearning#Pocket#LongSequence#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-11-05 Stuffed Mamba: State Collapse and State Capacity of RNN-Based Long-Context Modeling, Yingfa Chen+, arXiv24

#Efficiency/SpeedUp#Transformer
Issue Date: 2024-10-22 What Matters in Transformers? Not All Attention is Needed, Shwai He+, N_A, arXiv24 Comment通常LLMはtransformer decoderのブロックをstackすることで形成されるが、積み上げたブロック、あるいはlayerってほんとに全部必要なの?という疑問に答えてくれる論文のようである。transformer blockそのもの、あるいはMLP layerを削除するとpeformパフ ... #Transformer#Architecture
Issue Date: 2024-10-21 Differential Transformer, Tianzhu Ye+, N_A, arXiv24 Comment最近のMSはなかなかすごい（小並感# 概要 attention scoreのノイズを低減するようなアーキテクチャとして、二つのQKVを用意し、両者の差分を取ることで最終的なattentiok scoreを計算するDifferential Attentionを提案した。 attentionのnois ... #MachineLearning#Pocket#Transformer
Issue Date: 2024-01-16 Transformers are Multi-State RNNs, Matanel Oren+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、トランスフォーマーのデコーダーは無限マルチステートRNNとして概念化できることを示し、有限のマルチステートRNNに変換することも可能であることを示します。さらに、新しいキャッシュ圧縮ポリシーであるTOVAを導入し、他のポリシーよりも優れた性能を示すことを実験結果で示しました。TOVAは元のキャッシュサイズの1/8しか使用せず、トランスフォーマーデコーダーLLMが実際にはRNNとして振る舞うことが多いことを示しています。 #Pocket#Transformer
Issue Date: 2023-12-04 Pushdown Layers: Encoding Recursive Structure in Transformer Language Models, Shikhar Murty+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、再帰構造をうまく捉えるために新しい自己注意層であるPushdown Layersを導入しました。Pushdown Layersは、再帰状態をモデル化するためにスタックテープを使用し、トークンごとの推定深度を追跡します。このモデルは、構文的な一般化を改善し、サンプル効率を向上させることができます。さらに、Pushdown Layersは標準の自己注意の代替としても使用でき、GLUEテキスト分類タスクでも改善を実現しました。 #Pretraining#MachineLearning#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-18 Pre-Training to Learn in Context, ACL23 Summaryインコンテキスト学習は、タスクの例と文脈からタスクを実行する方法であり、注目されています。しかし、現在の方法では十分に活用されていないため、私たちはPICLというフレームワークを提案します。これは、一般的なテキストコーパスでモデルを事前学習し、文脈に基づいてタスクを推論して実行する能力を向上させます。私たちは、PICLでトレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価し、他のモデルを上回ることを示しました。コードはGitHubで公開されています。 #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#DynamicNetworks
Issue Date: 2023-07-18 PAD-Net: An Efficient Framework for Dynamic Networks, ACL23 Summary本研究では、ダイナミックネットワークの一般的な問題点を解決するために、部分的にダイナミックなネットワーク（PAD-Net）を提案します。PAD-Netは、冗長なダイナミックパラメータを静的なパラメータに変換することで、展開コストを削減し、効率的なネットワークを実現します。実験結果では、PAD-Netが画像分類と言語理解のタスクで高い性能を示し、従来のダイナミックネットワークを上回ることを示しました。 #RecommenderSystems#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 TREA: Tree-Structure Reasoning Schema for Conversational Recommendation, ACL23 Summary会話型の推薦システム（CRS）では、外部知識を活用して対話の文脈を理解し、関連するアイテムを推薦することが求められている。しかし、現在の推論モデルは複雑な関係を完全に把握できないため、新しいツリー構造の推論スキーマであるTREAを提案する。TREAは多階層のツリーを使用して因果関係を明確にし、過去の対話を活用してより合理的な応答を生成する。幅広い実験により、TREAの有効性が示された。 #In-ContextLearning#LabelBias
Issue Date: 2023-07-15 Mitigating Label Biases for In-context Learning, ACL23 Summaryインコンテキスト学習（ICL）におけるラベルバイアスの種類を定義し、その影響を軽減するための方法を提案する研究が行われました。特に、ドメインラベルバイアスについて初めて概念化され、その影響を軽減するためのバイアス補正方法が提案されました。この方法により、GPT-JとGPT-3のICLパフォーマンスが大幅に改善されました。さらに、異なるモデルやタスクにも一般化され、ICLにおけるラベルバイアスの問題を解決する手法として有効であることが示されました。 #In-ContextLearning#InductiveBias
Issue Date: 2023-07-15 Measuring Inductive Biases of In-Context Learning with Underspecified Demonstrations, ACL23 Summaryインコンテキスト学習（ICL）は、大規模言語モデル（LLMs）を新しいタスクに適応させるための重要なパラダイムですが、ICLの一般化の振る舞いはまだ十分に理解されていません。本研究では、ICLの帰納的なバイアスについて調査を行いました。具体的には、不完全なデモンストレーションが与えられた場合、ICLはどのフィーチャーをより頻繁に使用する傾向があるのかを調べました。実験の結果、LLMsが明確なフィーチャーバイアスを示すことがわかりました。また、特定のフィーチャーを好むような帰納的なバイアスを課すためのさまざまな介入の効果も評価しました。全体として、ICLがより頻繁に利用する可能性のあるフィーチャーのタイプと、意図したタスクとより一致した帰納的なバイアスを課す方法について、より広範な情報を提供する結果となりました。 #Chain-of-Thought#Distillation
Issue Date: 2023-07-14 SCOTT: Self-Consistent Chain-of-Thought Distillation, ACL23 Summary本研究では、大規模な言語モデル（LM）から小さなCoTモデルを学習するための知識蒸留手法であるSCOTTを提案しています。SCOTTは、教師モデルからゴールドアンサーをサポートする根拠を引き出し、より信憑性のあるトークンを生成するように学習を促します。さらに、学生モデルはカウンターファクトリーニングの目的で教師が生成した根拠を使用して学習されます。実験結果は、提案手法がベースラインよりも忠実なモデルを導くことを示しています。また、根拠を尊重することで意思決定を改善することも可能です。 CommentCoTのパフォーマンス向上がパラメータ数が大きいモデルでないと発揮せれないことは元論文 #551 で考察されており、それをより小さいモデルに蒸留し発揮できるようにする、おもしろい ... #Efficiency/SpeedUp#Ensemble#TransferLearning
Issue Date: 2023-07-14 Parameter-efficient Weight Ensembling Facilitates Task-level Knowledge Transfer, ACL23 Summary最近の研究では、大規模な事前学習済み言語モデルを特定のタスクに効果的に適応させることができることが示されています。本研究では、軽量なパラメータセットを使用してタスク間で知識を転送する方法を探求し、その有効性を検証しました。実験結果は、提案手法がベースラインに比べて5％〜8％の改善を示し、タスクレベルの知識転送を大幅に促進できることを示しています。 #Transformer#LongSequence#PositionalEncoding
Issue Date: 2023-07-14 Randomized Positional Encodings Boost Length Generalization of Transformers, ACL23 Summaryトランスフォーマーは、固定長のタスクにおいては優れた汎化能力を持つが、任意の長さのシーケンスには対応できない。この問題を解決するために、新しい位置エンコーディング手法を提案する。ランダム化された位置エンコーディングスキームを使用し、長いシーケンスの位置をシミュレートし、順序付けられたサブセットをランダムに選択する。大規模な実証評価により、この手法がトランスフォーマーの汎化能力を向上させ、テストの正確性を平均して12.0％向上させることが示された。 #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Zero/FewShotPrompting#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-13 FiD-ICL: A Fusion-in-Decoder Approach for Efficient In-Context Learning, ACL23 Summary大規模な事前学習モデルを使用したfew-shot in-context learning（ICL）において、fusion-in-decoder（FiD）モデルを適用することで効率とパフォーマンスを向上させることができることを検証する。FiD-ICLは他のフュージョン手法と比較して優れたパフォーマンスを示し、推論時間も10倍速くなる。また、FiD-ICLは大規模なメタトレーニングモデルのスケーリングも可能にする。 #Pocket#CrossLingual
Issue Date: 2023-07-12 Empowering Cross-lingual Behavioral Testing of NLP Models with Typological Features, Ester Hlavnova+, N_A, arXiv23 SummaryM2Cという形態論に敏感なNLPモデルの行動テストフレームワークを提案し、12の異なる言語の特徴に基づいてモデルの振る舞いを探るテストを生成する。最先端の言語モデルは英語では優れているが、特定の言語の特徴に対する一般化の失敗があることが示される。これにより、モデルの盲点に対処するための開発が促される。 #ComputerVision#Pretraining#Pocket#Transformer#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-12 Generative Pretraining in Multimodality, Quan Sun+, N_A, arXiv23 SummaryEmuは、マルチモーダルなコンテキストで画像とテキストを生成するためのTransformerベースのモデルです。このモデルは、単一モダリティまたはマルチモーダルなデータ入力を受け入れることができます。Emuは、マルチモーダルなシーケンスでトレーニングされ、画像からテキストへのタスクやテキストから画像へのタスクなど、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを示します。また、マルチモーダルアシスタントなどの拡張機能もサポートしています。 #ComputerVision#Pretraining#Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-12 EgoVLPv2: Egocentric Video-Language Pre-training with Fusion in the Backbone, Shraman Pramanick+, N_A, arXiv23 Summaryエゴセントリックビデオ言語の事前学習の第2世代（EgoVLPv2）は、ビデオと言語のバックボーンにクロスモーダルの融合を直接組み込むことができる。EgoVLPv2は強力なビデオテキスト表現を学習し、柔軟かつ効率的な方法でさまざまなダウンストリームタスクをサポートする。さらに、提案されたバックボーン戦略は軽量で計算効率が高い。EgoVLPv2は幅広いVLタスクで最先端のパフォーマンスを達成している。詳細はhttps://shramanpramanick.github.io/EgoVLPv2/を参照。 #MachineLearning#Transformer
Issue Date: 2023-06-30 Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality, Nouha Dziri+, N_A, arXiv23 SummaryTransformerの大規模言語モデル（LLMs）は、多段階の推論を必要とするタスクで優れたパフォーマンスを示す一方、些細な問題で失敗することもある。この研究では、3つの代表的な合成タスクを用いて、Transformerの限界を調査し、タスクの複雑さが増すにつれてパフォーマンスが低下することを示した。また、Transformerが合成的な推論を線形化されたサブグラフのマッチングに簡約化して解決していることを示唆したが、体系的な問題解決スキルを開発していない可能性もある。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1674891033283555328?s=46&t=KFT8cWTu8vV69iD6Qt0NGw ... #NeuralNetwork#Zero/FewShotPrompting#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-04-27 Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models, Wei+, Google Research, arXiv22 CommentChain-of-Thoughtを提案した論文。CoTをする上でパラメータ数が100B未満のモデルではあまり効果が発揮されないということは念頭に置いた方が良さそう。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234739先 ... #Pretraining#Pocket
Issue Date: 2022-12-01 Revisiting Pretraining Objectives for Tabular Deep Learning, Rubachev+, Yandex+, arXiv22 CommentTabular Dataを利用した場合にKaggleなどでDeepなモデルがGBDT等に勝てないことが知られているが、GBDT等とcomparable になる性能になるようなpre-trainingを提案したよ、的な内容っぽい ... #NeuralNetwork#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2021-06-09 All Word Embeddings from One Embedding, Takase+, NeurIPS20 CommentNLPのためのNN-basedなモデルのパラメータの多くはEmbeddingによるもので、従来は個々の単語ごとに異なるembeddingをMatrixの形で格納してきた。この研究ではモデルのパラメータ数を減らすために、個々のword embeddingをshared embeddingの変換によって ... #NeuralNetwork#ComputerVision#Pocket
Issue Date: 2021-06-15 On Empirical Comparisons of Optimizers for Deep Learning, Dami Choi+, N_A, arXiv19 Summary深層学習のオプティマイザの比較は重要であり、ハイパーパラメータの探索空間が性能に影響することが示唆されている。特に、適応的勾配法は常に他のオプティマイザよりも性能が低下しないことが実験で示されており、ハイパーパラメータのチューニングに関する実用的なヒントも提供されている。 CommentSGD, Momentum,RMSProp, Adam,NAdam等の中から、どの最適化手法(Optimizer)が優れているかを画像分類と言語モデルにおいて比較した研究（下記日本語解説記事から引用）日本語での解説: https://akichan-f.medium.com/optimizerはどれ ... #NeuralNetwork#Pocket#GenerativeAdversarialNetwork
Issue Date: 2018-02-04 Adversarial Ranking for Language Generation, Lin+, NIPS17 #RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2018-01-01 MoodSwipe: A Soft Keyboard that Suggests Messages Based on User-Specified Emotions, Huang+, EMNLP17 #Embeddings#Pocket#UserModeling
Issue Date: 2018-01-01 Multi-View Unsupervised User Feature Embedding for Social Media-based Substance Use Prediction, Ding+, EMNLP17 #Pocket
Issue Date: 2018-01-01 Adapting Sequence Models for Sentence Correction, Schmaltz （with Rush）, EMNLP17 #NeuralNetwork#Pretraining#Unsupervised
Issue Date: 2017-12-31 Unsupervised Pretraining for Sequence to Sequence Learning, Ramachandran+, EMNLP17 Commentseq2seqにおいてweightのpretrainingを行う手法を提案 seq2seqでは訓練データが小さいとoverfittingしやすいという弱点があるので、大規模なデータでunsupervisedにpretrainingし、その後目的のデータでfinetuneすることで精度を向上させまし ... #NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2017-12-31 Learning to skim text, Yu+, ACL17 Comment解説スライド：http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~haseshun/acl2017suzukake/slides/07.pdf![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460775-f64d4 ... #NeuralNetwork#Embeddings#Word
Issue Date: 2017-12-29 Poincare Embeddings for Learning Hierarchical Representations, Nickel+, NIPS17 Comment解説: http://tech-blog.abeja.asia/entry/poincare-embeddings 解説スライド：https://speakerdeck.com/eumesy/poincare-embeddings-for-learning-hierarchical-represe・ ... #NeuralNetwork#Sentence#Embeddings
Issue Date: 2017-12-28 Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Language Inference Data, Conneau+, EMNLP17 Commentslide: https://www.slideshare.net/naoakiokazaki/supervised-learning-of-universal-sentence-representations-from-natural-language-inference-data汎用的な文のエン ... #NeuralNetwork#Sentence#Embeddings
Issue Date: 2017-12-28 A structured self-attentive sentence embedding, Li+ （Bengio group）, ICLR17 #NeuralNetwork#BeamSearch
Issue Date: 2017-12-30 Sequence-to-Sequence Learning as Beam-Search Optimization, Wiseman+, EMNLP16 Commentseq2seqを学習する際には、gold-history（これまで生成した単語がgoldなものと一緒）を使用し、次に続く単語の尤度を最大化するように学習するが、これには、 1. Explosure Bias: test時ではtraining時と違いgold historyを使えないし、trai ... #NeuralNetwork#Sentence#Embeddings
Issue Date: 2017-12-28 Learning Distributed Representations of Sentences from Unlabelled Data, Hill+, NAACL16 CommentSentenceのrepresentationを学習する話 代表的なsentenceのrepresentation作成手法(CBOW, SkipGram, SkipThought, Paragraph Vec, NMTなど)をsupervisedな評価（タスク志向+supervised）とun ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-02-13 Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks, Tai+, ACL15 CommentTree-LSTM論文 ... #NeuralNetwork#Document#Embeddings
Issue Date: 2017-12-28 A hierarchical neural autoencoder for paragraphs and documents, Li+, ACL15 Comment複数文を生成(今回はautoencoder)するために、standardなseq2seq LSTM modelを、拡張したという話。 要は、paragraph/documentのrepresentationが欲しいのだが、アイデアとしては、word-levelの情報を扱うLSTM layerとtr ... #Pocket#MultitaskLearning
Issue Date: 2018-02-05 A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning, Collobert+, ICML2008. CommentDeep Neural Netを用いてmultitask learningを行いNLPタスク（POS tagging, Semantic Role Labeling, Chunking etc.）を解いた論文。 被引用数2000を超える。 multitask learningの学習プロセスな ... #Article#Embeddings
Issue Date: 2024-12-10 Sarashina-Embedding-v1-1B, SB Iumuitions, 2024.12 CommentNon-commercialなライセンスで、商用利用の場合は問い合わせが必要 ... #Article#MultiLingual#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-10-24 Aya Expanse, Cohere, 2024.10 CommentCohereによるマルチリンガルLLM, 8B, 32Bのモデルが存在する。8BモデルのArenaHardでの評価![image](https://github.com/user-attachments/assets/c52678fd-b1a4-40ed-b6b9-7cc7d1096ff0) ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-10-17 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct, Nvidia, 2024.10 Commentpaper:https://arxiv.org/abs/2410.01257MTBench, Arena HardでGPT4o-20240513,Claude-3.5-sonnet-20240620をoutperform。Response lengthの平均が長いこと模様![image](https ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-08-24 Phi 3.5, Microsoft, 2024.08 CommentThe [Phi-3 model collection](https://ai.azure.com/explore/models?selectedCollection=phi) is the latest in Microsoft's family of Small Language Models ... #Article#ProprietaryLLM#Japanese
Issue Date: 2024-08-08 PLaMo-100B, PFN, 2024.08 Comment日本語のベンチマークでGPT4を超える性能を達成。SFT, DPOで学習。学習データは、Publicなもの、プログラムで作成したもの、LLM自身に作成させたものを利用した。また、最終的なモデルに複数の候補があったのでモデルマージで良いところ取りをした。DPOで利用するpreferenceデータは、 ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-30 Gemma2, Google Deepmind, 2024 CommentReasoning, Math, CodeGenerationに強み![image](https://github.com/user-attachments/assets/b7f58129-1235-4812-9c5e-0607aa1bea66) ![image](https://github.co ... #Article#ComputerVision#Transformer#TabularData
Issue Date: 2023-12-01 Table Transformer Demo CommentPDF中のテーブルとその構造（行列セル）をdetectするモデル Exampleは以下のような感じ（日本語だとどれくらいできるのかな...） ... #Article#Sentence#Embeddings
Issue Date: 2023-10-07 Japanese Simple SimCSE Comment日本語の事前学習言語モデルと、日本語の学習データを利用してSimCSEを学習し網羅的に評価をした結果が記載されている。Supervised SimCSE, UnsupervisednSimCSEの両方で実験。また、学習するデータセットを変更したときの頑健性も検証。性能が良かったモデルはSentenc ... #Article#Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Transformer#Attention
Issue Date: 2023-07-23 FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning, 2023 SummaryFlashAttention-2は、長いシーケンス長におけるTransformerのスケーリングの問題に対処するために提案された手法です。FlashAttention-2は、非対称なGPUメモリ階層を利用してメモリの節約とランタイムの高速化を実現し、最適化された行列乗算に比べて約2倍の高速化を達成します。また、FlashAttention-2はGPTスタイルのモデルのトレーニングにおいても高速化を実現し、最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度に達します。 CommentFlash Attention1よりも2倍高速なFlash Attention 2Flash Attention1はこちらを参照https://arxiv.org/pdf/2205.14135.pdfQK Matrixの計算をブロックに分けてSRAMに送って処理することで、3倍高速化し、メモリ効率を ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-06-10 FastSeq: Make Sequence Generation Faster, Yan+, ACL’21 CommentBART, DistilBART, T5, GPT2等のさまざまなTransformer-basedな手法で、4-9倍Inference speedを向上させる手法を提案。 ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2021-05-19 MLP-like Architecture CommentgMLP:大規模なself-attentionが無いSpatial Gating Unitを搭載したシンプルなMLPでも、Transformerの性能に近づけたよ（特にCV）。つまり、self-attentionはessentialというわけではなさそうだよ。NLPの場合はgMLPだとTransまあ ...

## Article (630)

### LanguageModel (213)

Issue Date: 2023-12-07 Gemini, Google23 Comment多くのベンチマークでGPT4超えらしい（追記1）テクニカルレポートのp.44を見ると、ブログポスト中のGPT4のMMLUのスコアはGPT-4-0613のもののようなので、これが正しいとすると他のベンチマークのスコアも同モデルのものである可能性が高く、GPT-4-1163-preview（最新モテクニ ... #Article#NLP#Finetuning (SFT)#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#NLP#Finetuning (SFT)#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ...

#Article#Survey#ComputerVision#NLP#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#NLP#Dataset#Evaluation#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Tutorial#NLP#Attention
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#Tutorial#NLP#Attention
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#Tutorial#NLP#Alignment#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Survey#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Survey#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Tutorial#Pretraining#Pocket#NLP#Finetuning (SFT)#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-12-24 Qwen2.5 Technical Reportの中に潜る, AbejaTech Blog, 2024.12 #Article#NLP#GenerativeAI
Issue Date: 2024-12-24 OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である危険性【東大解説】, 神楽坂やちま, 2024.12 Comment様々な有識者の見解をまとめつつ、文献を引用しつつ、かつ最終的に「人間が知能というものに対してなんらかのバイアスを持っている」可能性がある、という話をしており興味深い。一部の有識者はARC-AGIの一部の、人間なら見た瞬間に分かるようなパターン認識の問題でも解けていないことから、AGIではないと主張 ... #Article#NLP#GenerativeAI
Issue Date: 2024-12-24 OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である危険性【東大解説】, 神楽坂やちま, 2024.12 Comment様々な有識者の見解をまとめつつ、文献を引用しつつ、かつ最終的に「人間が知能というものに対してなんらかのバイアスを持っている」可能性がある、という話をしており興味深い。一部の有識者はARC-AGIの一部の、人間なら見た瞬間に分かるようなパターン認識の問題でも解けていないことから、AGIではないと主張 ... #Article#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-12-24 Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space, Meta, 2024.12 CommentLLMs have revolutionized the field of artificial intelligence and have emerged as the de-facto tool for many tasks. The current established technology ... #Article#Tools#NLP#Dataset#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #Article#Tools#NLP#Dataset#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #Article#Pocket#Reasoning#SelfCorrection
Issue Date: 2024-12-22 OpenAI o1を再現しよう（Reasoningモデルの作り方）, はち, 2024.12 CommentReflection after Thinkingを促すためのプロンプトが興味深い ... #Article#Pocket#Reasoning#SelfCorrection
Issue Date: 2024-12-22 OpenAI o1を再現しよう（Reasoningモデルの作り方）, はち, 2024.12 CommentReflection after Thinkingを促すためのプロンプトが興味深い ... #Article#NLP#Alignment
Issue Date: 2024-12-19 【NLPコロキウム】Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization （NeurIPS 2024） , 2024.12 Comment#1602も参照のこと。RLHF, DPOが解いている問題が同じで、問題が同じなのでそれぞれの最適解も一緒であり解き方が違うだけ、でもDPOの方が頑張って強化学習するRLHFよりも簡単に解けるし、学習も安定してるよ、という話が、binary feedbackデータに対するアライメント手法であるKTO ... #Article#MachineLearning#NLP#Alignment
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Article#MachineLearning#NLP#Alignment
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Article#Pocket
Issue Date: 2024-12-17 Scaling test-time-compute, Huggingface, 2024.12 Commentこれは必読 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2024-12-17 Scaling test-time-compute, Huggingface, 2024.12 Commentこれは必読 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-12-17 Fast LLM Inference From Scratch, Andrew Chan, 2024.12 Commentライブラリを使用せずにC++とCUDAを利用してLLMの推論を実施する方法の解説記事 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-12-17 Fast LLM Inference From Scratch, Andrew Chan, 2024.12 Commentライブラリを使用せずにC++とCUDAを利用してLLMの推論を実施する方法の解説記事 ... #Article#NLP#SpokenLanguageProcessing#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-12-13 LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models, Meta, 2024.09 Comment音声とテキストのOpenSourceマルチモーダルモデル。inputは音声のみ？に見えるが、出力はテキストと音声の両方を実施できる。GPT-4oレベルのspeech capabilityを目指すとaboutに記載されている。興味深い。 installの説明に `Whisper-large-v3#1 ... #Article#NLP#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-12-10 OpenAI o1 System Card, OpenAI, 2024.12 #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-06 Llama3.3-70B, Meta, 2024.12 Comment3.1-70Bよりも性能向上し、3.1-405Bの性能により近く。（画像は元ポストより引用）![image](https://github.com/user-attachments/assets/07fb3043-131a-4564-be70-d34b70c31cca) ... #Article#ComputerVision#NLP#MulltiModal#FoundationModel#MultiLingual
Issue Date: 2024-12-04 Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models, AWS, 2024.12 Comment参考:https://qiita.com/ysit/items/8433d149dbaab702d526テクニカルレポート: https://assets.amazon.science/9f/a3/ae41627f4ab2bde091f1ebc6b830/the-amazon-nova-family ... #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2024-12-03 Augmenting Recommendation Systems With LLMs, Dave AI, 2024.08 #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2024-12-03 Augmenting Recommendation Systems With LLMs, Dave AI, 2024.08 #Article#Survey#NLP#Dataset#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#Survey#NLP#Repository#SelfCorrection
Issue Date: 2024-11-30 LLM Self-Correction Papers, Ryo Kamoi, 2024.11 Commentself-correctionの専門家によるself-correction関連の論文のリーディングリスト。ぜひチェックしたい。元ポスト: https://x.com/ryokamoi_ja/status/1862635105010799054?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc ... #Article#Pretraining#NLP#Finetuning (SFT)#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2024-11-28 Cross-prompt Pre-finetuning of Language Models for Short Answer Scoring, Funayama+, 2024.09 CommentAutomated Short Answer Scoring (SAS) is the task of automatically scoring a given input to a prompt based on rubrics and reference answers. Although S ... #Article#NLP#Library#Repository
Issue Date: 2024-11-28 aisuite, andrewyng, 2024.11 Comment複数のLLM Providerの呼び出しを共通のインタフェースで呼び出せる。変更するのは、モデルを指定するパラメータのみ。元ポスト:https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_announcing-new-open-source-python-package ... #Article#Pretraining#NLP#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-11-25 Sarashina2-8x70Bの公開, SB Intuitions, 2024.11 CommentMoE Layerの説明、Sparse Upcyclingの説明、MoEモデルを学習する際に、学習時の学習率の設定が大きすぎると初期に損失が増大し、小さすぎると損失の増大は防げるがlong runで学習した際の性能向上が小さかったこと、元のモデルのパラメータを毀損しないように、Upcyclingをし ... #Article#Survey#ComputerVision#Pocket#NLP#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#NLP#Dataset#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#Survey#NLP#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#Survey#NLP#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Pocket#Slide
Issue Date: 2024-11-14 TensorRT-LLMによる推論高速化, Hiroshi Matsuda, NVIDIA AI Summit 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/hmtd223/status/1856887876665184649?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q非常に興味深いので後で読む ... #Article#NLP#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-11-09 sarashina2-8x70B, SBIntuitions, 2024.11 Commentプレスリリース:https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20241108_01/商用利用不可な点には注意アーキテクチャは70Bモデルx8のMixture of Experts（MoE）モデルカードによると、inferenceにはBF16で、A100 80G ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Library#Repository
Issue Date: 2024-11-05 Lingua, Meta Comment研究目的のための、minimal、かつ高速なLLM training/inferenceのコードが格納されたリポジトリ。独自のモデルやデータ、ロスなどが簡単に実装できる模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/47f70515- ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Quantization
Issue Date: 2024-10-26 Introducing quantized Llama models with increased speed and a reduced memory footprint, Meta, 2024.10 #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Quantization
Issue Date: 2024-10-26 Introducing quantized Llama models with increased speed and a reduced memory footprint, Meta, 2024.10 #Article#NLP#Prompting#Repository
Issue Date: 2024-10-20 Prompt-Engineering-Guide, DAIR.AI CommentLLMのsettingから、few-shot, self-consistencyなどのprompting技術、さまざまなタスクの実例などが網羅的にまとまっている ... #Article#NLP#Dataset#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-10-08 Unsloth Commentsingle-GPUで、LLMのLoRA/QLoRAを高速/省メモリに実行できるライブラリ ... #Article#Pocket#Slide
Issue Date: 2024-10-05 今日から始める大規模言語モデルのプロダクト活用, y_matsuwitter, 2024.10 #Article#NLP#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-10-04 Gemma-2-Baku, 2024.10 #Article#NLP#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-10-04 Gemma-2-JPN, 2024.10 Comment日本語データでfinetuningされてGemma2 ... #Article#Pocket#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#Pocket#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#Tools
Issue Date: 2024-09-29 NotebookLM, Google Commentソーステキストをアップロードし、それらを参照可能なLLMの元作業が可能で、クエリによって引用つきのRAGのようなものが行えるらしい。2人の対話形式のpodcastも自動生成可能で、UI/UXの面で画期的らしい？ ... #Article#ComputerVision#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-09-27 Molmo, AI2, 2024.09 CommentMolmo is a family of open state-of-the-art multimodal AI models. Our most powerful model closes the gap between open and proprietary systems across a以 ... #Article#ComputerVision#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-09-25 Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models, Meta, 2024.09 Comment11Bと90BのVLMと、エッジデバイス向けの1B, 3BのSLMを発表。![image](https://github.com/user-attachments/assets/13c4af37-19bd-4de7-b501-eb48f955af0c)![image](https://githuLl ... #Article#ComputerVision#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-09-25 Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models, Meta, 2024.09 Comment11Bと90BのVLMと、エッジデバイス向けの1B, 3BのSLMを発表。![image](https://github.com/user-attachments/assets/13c4af37-19bd-4de7-b501-eb48f955af0c)![image](https://githuLl ... #Article#Tutorial#Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-09-25 LLMの効率化・高速化を支えるアルゴリズム, Tatsuya Urabe, 2024.09 #Article#NLP#OpenWeightLLM#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp-3 1.8B・3.7B・13B の公開, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-JP-Evalでの評価結果はこちら:https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3-1.8b1.8Bのモデルが、モデルサイズに対して非常に性能が良いとのこと（確かに、3.8Bのモデルとの差があまりないように見える元ポスト:https://x.com/odashi ... #Article#NLP#Dataset#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp Corpus v3, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-jp-3 #1418 の学習に利用されているコーパス ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-09-25 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training, OpenAI, 2018.06 CommentNatural language understanding comprises a wide range of diverse tasks such as textual entailment, question answering, semantic similarity assessment初 ... #Article#NLP#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-09-13 OpenAI o1, 2024.09 CommentJason Wei氏のポスト:https://x.com/_jasonwei/status/1834278706522849788?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1072 や　#1147 で似たような考えはすでに提案されていたが、どのような点が異なるのだろうか？ たと ... #Article#NLP#Prompting#Post
Issue Date: 2024-09-08 A few prompt engineering tips that Ilya Sutskever picked up at OpenAI, Ilya Sutskever, 2024.09 #Article#Tutorial#ComputerVision#MachineLearning#NLP#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#NLP#InstructionTuning#OpenWeightLLM#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-06 Reflection 70B, GlaiveAI, 2024.09 Commentただまあ仮に同じInputを利用していたとして、promptingは同じ（モデルがどのようなテキストを生成し推論を実施するかはpromptingのスコープではない）なので、そもそも同じInputなのでfair comparisonですよ、という話に仮になるのだとしたら、そもそもどういう設定で比較実験 ... #Article#Embeddings#NLP#Japanese
Issue Date: 2024-09-04 Ruri: Japanese General Text Embeddings, cl-nagoya, 2024.09 Comment元ツイート:https://x.com/hpp_ricecake/status/1831308092459643232?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q337Mパラメータのモデルで、同等のサイズのモデルをJMTEBで大きく上回る性能。LLMを用いて生成したデータを用いてCo ... #Article#Analysis#OpenWeightLLM#Slide#Japanese
Issue Date: 2024-09-03 LLMに日本語テキストを学習させる意義, Koshiro Saito+, 第261回自然言語処理研究発表会, 2024.08 Comment英日翻訳や日本特有の知識を問われるようなQAにおいて、日本語データによる学習の効果があることが示唆されている模様。たとえば、#1359 に示されている通り、Llama2における日本語データの割合は0.2%とかなので、英語圏のOpenLLMにおいて、日本語データの比率がどれだけ少ないかがわかる。 ... #Article#Tutorial#Slide
Issue Date: 2024-09-01 大規模言語モデル （LLM） の技術と最新動向, Ikuya Yamada, 2024.06 CommentLLMの原理の基礎的な内容について、丁寧かつコンパクトにまとまっている。 >ファインチューニングは新しい知識の学習ではなく知識の使い方を学習させるのに向いている これをきちんと念頭に置いておかないと落とし穴にハマると思う。引用元の論文読みたい(#1371)。画像は資料中より引用。LLMの作り方に ... #Article#NLP#Library#Repository#LLMServing
Issue Date: 2024-08-31 NanoFlow, 2024.08 CommentvLLMよりも2倍程度高速なLLM serving framework。オフライン評価![image](https://github.com/user-attachments/assets/93d8362d-e0e4-4bdb-9de4-178e1eef2e33)オンラインでのlatenc元ポスト: ... #Article#Dataset#Repository
Issue Date: 2024-08-30 Firecrawl, 2024.09 CommentsitemapなしでWebサイト全体をクローリングできるAPI。LLMで利用可能なマークダウンや、構造化データに変換もしてくれる模様。 ... #Article#Tutorial#NLP#OpenWeightLLM#Slide
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており（安全性なども含む）、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。 たとえば下記図（スライド中より引用）などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2024-08-25 Liger-Kernel, 2024.08 CommentLLMを学習する時に、ワンライン追加するだけで、マルチGPUトレーニングのスループットを20%改善し、メモリ使用量を60%削減するらしい元ツイート:https://x.com/hsu_byron/status/1827072737673982056?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAこれ ... #Article#NLP#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-08-24 Grok-2, X, 2024.08 Commentchatbot arenaで5月時点のGPT4o超え。miniでもなんとllama3.1-705B超えhttps://x.com/lmsysorg/status/1827041269534879784?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-25 Llama 3.1, 2024.07 CommentLlama系のモデルをFP8で学習する場合のレシピhttps://x.com/thom_wolf/status/1826924774997532799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-11 大規模言語モデルの開発, 2024 #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-09 calm3-22B, 2024 Comment>LLMの日本語能力を評価するNejumi LLM リーダーボード3においては、700億パラメータのMeta-Llama-3-70B-Instructと同等の性能となっており、スクラッチ開発のオープンな日本語LLMとしてはトップクラスの性能となります（2024年7月現在）。モデルは商用利用可能なA ... #Article#Tutorial#Pretraining#NLP
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#Tutorial#Pretraining#NLP
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#LLMAgent#Repository
Issue Date: 2024-07-04 OpenDevin: Code Less, Make More, 2024 CommentLLMによるOpenSourceなソフトウェア生成エージェントプラットフォームfull timeのスタッフを雇用しworldクラスのUXを目指すとのこと。楽しみ。参考: https://x.com/gneubig/status/1808493521315496229?s=46&t=Y6UuIHB0L ... #Article#Tutorial#NLP
Issue Date: 2024-07-03 より良いTransformerをつくる, Shun Kiyono, 2022 #Article#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#LongSequence
Issue Date: 2024-07-03 RetrievaBERTの公開, 2024 CommentRAGへ応用する際に、長いコンテキストを扱いEmbeddingを獲得したいシーンが増えたので、最大でコンテキスト長が2048のBERTを学習し公開。Apache2.0 オリジナルのBERTと比較して、近年のLLMで有用性が示されている以下をアーキテクチャに取り入れている SwiGLU活性 ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-03 Llama 3 Swallow #Article#NLP#Transformer#PositionalEncoding
Issue Date: 2024-05-24 RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding, Jianlin Su+, N_A, Neurocomputing, 2024 Summary位置符号化はtransformerアーキテクチャで有効であり、本論文ではRotary Position Embedding（RoPE）という新しい手法を提案している。RoPEは、回転行列を使用して絶対位置を符号化し、同時に相対位置依存性を自己注意構成に組み込む。RoPEを使用したRoFormerは、長いテキスト分類ベンチマークデータセットで他の手法を上回ることが実験で示されており、Huggingfaceに統合されている。 CommentRoPEを提案した論文# Absolute Position Embedding と Relative Position Embedding ## TransformerにおけるQKVベクトルの計算方法 一般に、Transformerにおける Query (Q), Key (K), Value (V ... #Article#Library#Repository
Issue Date: 2024-04-29 mergekit-evolve Comment#1257 のように進化的アルゴリズムでモデルマージができるライブラリ解説記事:https://note.com/npaka/n/nad2ff954ab81大きなVRAMが無くとも、大きめのSRAMがあれば動作するらしい ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Library#Repository
Issue Date: 2024-04-28 AirLLM, 2024.04 Comment4GBのSingle GPUで、70Bモデルのinferenceを実現できるライブラリ。トークンの生成速度は検証する必要がある。transformer decoderの各layerの演算は独立しているため、GPUに全てのlayerを載せず、必要な分だけ載せてinferenceするといった操作を繰り返 ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-04-18 LLaMA3, Apr, 2024 Commentライセンスによると、LLaMA3を利用したモデルはどんな場合でもLlama3をprefixとして付与しないといけないらしい元ツイート:https://x.com/gneubig/status/1781083579273089442?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMA ... #Article#ComputerVision#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2024-04-14 Grok-1.5 Vision Preview, 2024 Comment ... #Article#Pocket#MultiLingual
Issue Date: 2024-04-12 The State of Multilingual AI, Sebastian Ruder, 2024 #Article#Pocket#MultiLingual
Issue Date: 2024-04-12 The State of Multilingual AI, Sebastian Ruder, 2024 #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-04-10 Mixtral-8x22B-v0.1, 2024 CommentApache-2.0ライセンス, 日本語非対応 ... #Article#NLP#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2024-04-10 Command R+, Cohere, 2024 CommentChatbot arenaでGPT-4-0314と同等の Elo Rate を獲得し（20240410時点）、日本語を含む10ヶ国語をサポート。コンテキストウィンドウサイズ128k。商用利用はAPIから、研究目的であればHuggingFaceから利用可能。 ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-04-08 Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology, 2024 CommentアーキテクチャはTransformer Decoderを利用。モデルのサイズは2Bと7B。 オリジナルのTransformer Decoderアーキテクチャから、下記改善を実施している： Multi Query Attention #1272 を利用 RoPE Embedding #1Mistral ... #Article#Tutorial#NLP
Issue Date: 2024-04-03 LLMの現在, 202404, Preffered Elements #Article#Pocket
Issue Date: 2024-04-02 Mamba Explained #Article#Pocket
Issue Date: 2024-04-02 Mamba Explained #Article#Survey#Tools#NLP
Issue Date: 2024-03-22 Awesome LM with Tools CommentToolを利用するLMに関するNeubig氏のグループによるSurvey。 ... #Article#ComputerVision#NLP#Library#Alignment#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-03-18 Open Release of Grok-1 March 17, 2024 CommentApache2.0ライセンス, 314Bパラメータでモデルの重み、Mixture-of-Expertsを採用している。学習データ、学習に利用したコードはおそらく公開されていない。Grok-1.5がリリースhttps://x.ai/blog/grok-1.5各種ベンチマークの性能、特にMathの性能が ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-03-18 Open Release of Grok-1 March 17, 2024 CommentApache2.0ライセンス, 314Bパラメータでモデルの重み、Mixture-of-Expertsを採用している。学習データ、学習に利用したコードはおそらく公開されていない。Grok-1.5がリリースhttps://x.ai/blog/grok-1.5各種ベンチマークの性能、特にMathの性能が ... #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Survey#NLP
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article#Survey#NLP
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-02-27 Mistral Large Comment ... #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-02-11 RAGの性能を改善するための8つの戦略 Commentめちゃめちゃ詳細にRAG性能向上の手法がreference付きでまとまっている。すごい。 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2024-01-01 Decoding Strategies that You Need to Know for Response Generation Comment言語モデルのdecodingの方法についてよくまとまっている。まとめられているdecoding方法は以下 Greedy, BeamSearch, RandomSampling, Temperature, Top-K Sampling, Nucleus Samplingこちらの記事ではHuggingF ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2024-01-01 Decoding Strategies that You Need to Know for Response Generation Comment言語モデルのdecodingの方法についてよくまとまっている。まとめられているdecoding方法は以下 Greedy, BeamSearch, RandomSampling, Temperature, Top-K Sampling, Nucleus Samplingこちらの記事ではHuggingF ... #Article
Issue Date: 2023-12-20 ELYZA-tasks-100 でLLM14個の日本語性能を横断評価してみた #Article
Issue Date: 2023-12-20 ELYZA-tasks-100 でLLM14個の日本語性能を横断評価してみた #Article#FoundationModel
Issue Date: 2023-12-19 TokyoTechLLM CommentLlama2の日本語性能を継続事前学習で引き上げたLLM。2023年12月時点の日本語オープンソースLLMの中で最高性能とのこと。開発者の方による詳細はこちら:https://zenn.dev/tokyotech_lm/articles/d6cb3a8fdfc907すごい読み応え…checkpoin ... #Article#Tutorial#Efficiency/SpeedUp#NLP
Issue Date: 2023-12-15 optimize-llm, HuggingFace CommentLLMをoptimizeする実用的なチュートリアルこちらも有用なので参照のこと 【GPU inference】 https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_infer_gpu_one ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Attention
Issue Date: 2023-12-14 【続】Flash Attentionを使ってLLMの推論を高速・軽量化できるか？ Commentuse_cacheがTrue/Falseの場合のFlashAttention2のinference timeとVRAM使用量の傾向をsequence_lengthごとに考察している。use_cacheはKey Value cacheのオンオフを切り替えられるオプションである。autoregresFl ... #Article
Issue Date: 2023-12-13 大規模モデルを支える分散並列学習のしくみ Part1 #Article
Issue Date: 2023-12-13 大規模モデルを支える分散並列学習のしくみ Part1 #Article
Issue Date: 2023-12-05 もし明日、上司に「GPT-4を作れ」と言われたら？ Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」 CommentStabilityAI Japan秋葉さん（元PFN）のW&B Conferenceでの発表に関する記事。LLM構築タイムアタックでLLMをもし構築することになったら！？のざっくりとしたプロセスや、次ページでOpenAIのGPT4のテクニカルレポートのクレジットから各チームの規模感を推定して、ど ... #Article
Issue Date: 2023-12-05 もし明日、上司に「GPT-4を作れ」と言われたら？ Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」 CommentStabilityAI Japan秋葉さん（元PFN）のW&B Conferenceでの発表に関する記事。LLM構築タイムアタックでLLMをもし構築することになったら！？のざっくりとしたプロセスや、次ページでOpenAIのGPT4のテクニカルレポートのクレジットから各チームの規模感を推定して、ど ... #Article#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Tools#NLP#Repository
Issue Date: 2023-11-21 GPT4All, 2023 CommentローカルマシンでChatGPT likeなUIでチャットボットを動作させられるOpensource。Mistral7BやGGUFフォーマットのモデルのよつな（おそらく量子化されたものも含む）ローカルマシンで動作させられる規模感のモデルがサポートされている。https://gpt4all.io/i ... #Article#NLP#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Tutorial#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#NLP#Library#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2023-11-14 LLaMA-Factory, 2023 Comment簡単に利用できるLLaMAのfinetuning frameworkとのこと。元ツイート: https://x.com/_akhaliq/status/1724456693378040195?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMAベースなモデルなら色々対応している模様 ... #Article#NLP#Hallucination#Repository
Issue Date: 2023-11-14 Hallucination Leaderboard, 2023 Comment1000個の短いドキュメントに対して、事実情報のみを用いて要約を生成させ、要約結果と原文書のFactual consistencyを別に訓練したモデルで測定して評価してリーダーボードを作成している。Claude2よりLLaMA2の方が性能が良いのが面白いし、Palmの性能があまり良くない。元ツイート ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#Tutorial#NLP#Alignment#GenerativeAI#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#Tutorial#NLP#Alignment#GenerativeAI#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#Survey#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#Tutorial#NLP
Issue Date: 2023-11-01 IBIS2023チュートリアル「大規模言語モデル活用技術の最前線」 CommentLLMの応用研究やPromptingを中心としたチュートリアル。アノテーションや対話式推薦システムへの活用、ReAct、プロンプトの最適化技術、CoTの基本から応用まで幅広くまとまっているので、LLMの応用技術の概観や、CoTを実践したい人に非常に有用だと思う。 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#MulltiModal#FoundationModel
Issue Date: 2023-11-01 tsuzumi, NTT’23 CommentNTT製のLLM。パラメータ数は7Bと軽量だが高性能。MTBenchのようなGPT4に勝敗を判定させるベンチマークで、地理、歴史、政治、社会に関する質問応答タスク（図6）でgpt3.5turboと同等、国産LLMの中でトップの性能。GPT3.5turboには、コーディングや数学などの能力では劣るとt ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#MulltiModal#FoundationModel
Issue Date: 2023-11-01 tsuzumi, NTT’23 CommentNTT製のLLM。パラメータ数は7Bと軽量だが高性能。MTBenchのようなGPT4に勝敗を判定させるベンチマークで、地理、歴史、政治、社会に関する質問応答タスク（図6）でgpt3.5turboと同等、国産LLMの中でトップの性能。GPT3.5turboには、コーディングや数学などの能力では劣るとt ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2023-10-29 大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 Comment以下記事中で興味深かった部分を引用> まとめると、LoRAは、[3]で言われている、事前学習モデルは大量のパラメータ数にもかかわらず低い固有次元を持ち、Fine-tuningに有効な低次元のパラメータ化も存在する、という主張にインスパイアされ、ΔWにおける重みの更新の固有次元も低いという仮説のもと ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision#Efficiency/SpeedUp#NLP#DiffusionModel
Issue Date: 2023-10-29 StableDiffusion, LLMのGPUメモリ削減のあれこれ CommentGradient Accumulation, Gradient Checkpointingの説明が丁寧でわかりやすかった。 ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision#Efficiency/SpeedUp#NLP#DiffusionModel
Issue Date: 2023-10-29 StableDiffusion, LLMのGPUメモリ削減のあれこれ CommentGradient Accumulation, Gradient Checkpointingの説明が丁寧でわかりやすかった。 ... #Article#NLP#Prompting
Issue Date: 2023-10-29 LLMのプロンプト技術まとめ Commentざっと見たが現時点で主要なものはほぼ含まれているのでは、という印象実際のプロンプト例が載っているので、理解しやすいかもしれない。 ... #Article#NLP#Prompting
Issue Date: 2023-10-29 LLMのプロンプト技術まとめ Commentざっと見たが現時点で主要なものはほぼ含まれているのでは、という印象実際のプロンプト例が載っているので、理解しやすいかもしれない。 ... #Article#Tools#NLP#Library#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#NLP#Library#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#NLP#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ... #Article#Tools#NLP#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ... #Article#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-10-25 日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 3B-4E1T」「Japanese Stable LM Gamma 7B」を公開しました, 2023 #Article#NLP
Issue Date: 2023-10-25 日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 3B-4E1T」「Japanese Stable LM Gamma 7B」を公開しました, 2023 #Article#NLP
Issue Date: 2023-10-15 OpenSource LLM Commentzephyr-7B-alpha1/10のパラメータでLLaMA2-70Bw-chat超えhttps://weel.co.jp/media/zephyr-7b-alphazephyr-7B-β　MTBenchでllama2-70B-chat超え　#1099Zephyr-7B-betaが早くもTheBl ... #Article#Tutorial#NLP
Issue Date: 2023-10-10 Large Language Model （in 2023）, OpenAI CommentLLMの研究開発動向を俯瞰するのに有用らしい ... #Article#NLP#Repository
Issue Date: 2023-10-09 MentalLLaMA, 2023 Commentメンタルヘルスの分析に対してinstruction tuningしたはじめてのLLM ... #Article#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-10-09 The Reversal Curse: LLMs trained on “A is B” fail to learn “B is A” CommentA is Bという文でLLMを訓練しても、B is Aという逆方向には汎化されないことを示した。著者ツイート: https://x.com/owainevans_uk/status/1705285631520407821?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QGPT3, LLaM ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-10-07 Yasa-1 Comment参考: https://x.com/jaguring1/status/1709557947813281865?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-10-02 Nejumi LLMリーダーボード CommentJGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク ... #Article#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-09-30 LLM-as-a-judge #Article#ComputerVision#NLP#ChatGPT#MulltiModal
Issue Date: 2023-09-30 GPT-4V Commentおう…やべえな… ... #Article#NLP#Library#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-30 Agents: An opensource framework for autonomous language agents Comment以下の特徴を持つLLMAgent開発のためのフレームワークlong-short term memorytool usageweb navigationmulti-agent communicationhuman-agent interactionsymbolic ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2023-09-29 GGML_GGUF_GPTQの違い Comment量子化に関する技術であるGGML, GGUF, GPTQに関する詳細なまとめよくわからんが筆者の言葉を引用すると >llama.cppならGGUF、TransformerならGPTQって感じ？ ということなので、これらは量子化を行うための技術を提供するライブラリであり、GGUF/GGMLはll ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-09-05 SNLP2023:Is GPT-3 a Good Data Annotator? CommentGPT3でデータを作成したら、タスクごとに有効なデータ作成方法は異なったが、人手で作成したデータと同等の性能を達成するデータ（BERTでfinetuning）を、低コストで実現できたよ、という研究この辺の話はもはや #1024 を使えばいいのでは、という気がする。 ... #Article#Tools#NLP#Library
Issue Date: 2023-09-05 LangChain Cheet Sheet Comment ... #Article#Tutorial#NLP
Issue Date: 2023-09-04 大規模言語モデル, 岡崎先生, 2023 Comment岡崎先生による大規模言語モデルのチュートリアル 最近のLLMまでの歴史、transformerなどの基礎的な内容から、最新の内容まで数式付きで詳細にまとまっている ... #Article#Tutorial#NLP#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#NLP#Library
Issue Date: 2023-08-29 Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました Comment商用利用可能、70億パラメータ。ELYZA社が独自に作成した評価セットでは日本語のOpenLLMの中で最高性能。ただし、モデル選定の段階でこの評価データの情報を利用しているため、有利に働いている可能性があるとのこと。一般的に利用される日本語の評価用データでは、なんとも言い難い。良いタスクもあれ ... #Article#NLP#Library
Issue Date: 2023-08-28 zeno-build CommentMTでのテクニカルレポートhttps://github.com/zeno-ml/zeno-build/tree/main/examples/analysis_gpt_mt/reportLLMの実験管理を容易に実施するツールで、異なるハイパーパラメータ、異なるモデル、異なるプロンプトでの実験などを簡単 ... #Article#Survey#NLP
Issue Date: 2023-08-27 Anti-hype LLM Reading list CommentLLNのサーベイ、BERT等の基盤モデルの論文、自前でLLMを学習するために必要な論文がコンパクトにまとめられたgist ... #Article#NLP#STS (SemanticTextualSimilarity)
Issue Date: 2023-07-31 OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる Comment[JSTSタスク](https://github.com/yahoojapan/JGLUE)では、[Tohoku BERT v3](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/tree/main#model-performances) と [LUKE](ht ... #Article#ComputerVision#NLP#FoundationModel
Issue Date: 2023-07-23 Introducing CM3leon, a more efficient, state-of-the-art generative model for text and images, 2023 Summary最近の自然言語処理の進歩により、生成型AIモデルへの関心と研究が加速しています。CM3leonは、テキストから画像への生成と画像からテキストへの生成を行う単一の基礎モデルです。 #Article#NLP#Chain-of-Thought#Prompting#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-23 Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning, Anthropic, 2023 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、Chain-of-Thought（CoT）推論を生成することで質問に答える性能を向上させるが、その推論が実際の推論を忠実に表しているかは不明である。本研究では、CoT推論の忠実さを調査し、CoTに介入することでモデルの予測がどのように変化するかを調べる。結果は、モデルのサイズやタスクによってCoTの忠実さが異なることを示唆している。 #Article#NLP#Library#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-07-23 trl_trlx CommentTRL 強化学習によるLLMの学習のためのライブラリhttps://note.com/npaka/n/nbb974324d6e1trlを使って日本語LLMをSFTからRLHFまで一通り学習させてみるhttps://www.ai-shift.co.jp/techblog/3583 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Quantization#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-07-22 LLaMA2を3行で訓練 CommentLLaMA2を3行で、1つのA100GPU、QLoRAで、自前のデータセットで訓練する方法 ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-07-22 Quantized LLaMA2 CommentLLaMA2をローカルで動作させるために、QLoRAで量子化したモデル ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-07-22 LLongMA2 CommentLLaMA2のcontext windowを8kにして訓練。オリジナルのLLaMA2と同等の性能で8k contextを利用可能。元ツイート: https://twitter.com/enricoshippole/status/1682054848584228866?s=46&t=LJIgfuO35 ... #Article#NLP#Dataset#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ... #Article#NLP#Explanation#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of Human Natural Language Explanations Summary本研究では、説明可能なNLPモデルのトレーニングにおいて、人間による注釈付けの説明の品質を評価する方法について検討しています。従来のSimulatabilityスコアに代わる新しいメトリックを提案し、5つのデータセットと2つのモデルアーキテクチャで評価しました。結果として、提案したメトリックがより客観的な評価を可能にする一方、Simulatabilityは不十分であることが示されました。 #Article#MachineLearning#Tools#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2023-07-11 Auto train advanced CommentHugging Face Hub上の任意のLLMに対して、localのカスタムトレーニングデータを使ってfinetuningがワンラインでできる。peftも使える。 ... #Article#MachineLearning#Tools#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2023-07-11 Auto train advanced CommentHugging Face Hub上の任意のLLMに対して、localのカスタムトレーニングデータを使ってfinetuningがワンラインでできる。peftも使える。 ... #Article#Survey#ComputerVision#NLP#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ... #Article#NLP#LongSequence
Issue Date: 2023-07-01 How Long Can Open-Source LLMs Truly Promise on Context Length?, 2023 CommentLLMのcontext長を伸ばす際の方法と得られた知見がまとめられている ... #Article#NLP#LongSequence
Issue Date: 2023-07-01 How Long Can Open-Source LLMs Truly Promise on Context Length?, 2023 CommentLLMのcontext長を伸ばす際の方法と得られた知見がまとめられている ... #Article#MachineLearning#Tools#Finetuning (SFT)#FoundationModel
Issue Date: 2023-06-26 LM Flow Comment一般的なFoundation Modelのファインチューニングと推論を簡素化する拡張可能なツールキット。継続的なpretragning, instruction tuning, parameter efficientなファインチューニング,alignment tuning,大規模モデルの推論などさま ... #Article#NLP#Library
Issue Date: 2023-06-25 OpenLLaMA 13B, 2023 CommentそもそもOpenLLaMAには、オリジナルのLLaMAと比較して、tokenizerがスペースを無視するというissueがある模様。スペースの情報がクリティカルなタスク、たとえばcode generationなどには要注意。https://github.com/openlm-research/o ... #Article#NLP#Library
Issue Date: 2023-06-25 OpenLLaMA 13B, 2023 CommentそもそもOpenLLaMAには、オリジナルのLLaMAと比較して、tokenizerがスペースを無視するというissueがある模様。スペースの情報がクリティカルなタスク、たとえばcode generationなどには要注意。https://github.com/openlm-research/o ... #Article#Tutorial#NLP#Prompting
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ... #Article#Tutorial#NLP#Prompting
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ... #Article#Survey#NLP
Issue Date: 2023-05-12 open LLM Leaderboard #Article#PsychologicalScience
Issue Date: 2023-05-11 Can AI language models replace human participants?, Trends in Cognitive Sciences, 2023 Summary最近の研究では、言語モデルが人間のような判断を行うことが示されています。この研究では、言語モデルが心理学の研究において人間の代わりになる可能性や条件について探求し、AIを参加者として使用する際の注意点をまとめています。 #Article#NLP#Library#FoundationModel#Repository
Issue Date: 2023-05-08 OpenSource PaLM, 2023 Comment150m,410m,1bのモデルがある。Googleの540bには遠く及ばないし、emergent abilityも期待できないパラメータ数だが、どの程度の性能なのだろうか。 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#FoundationModel#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#FoundationModel#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#NLP#Library
Issue Date: 2023-05-06 MPT-7B, 2023 Comment新たなオープンソースLLM。下記ツイートより引用:・商用利用可能・6万5000トークン使用可能・7Bと比較的小さいモデルながら高性能・日本語を扱え性能が高いとのこと。https://twitter.com/imai_eruel/status/1654629078878793729ChatGPTのLL ... #Article#NLP#Library
Issue Date: 2023-05-06 MPT-7B, 2023 Comment新たなオープンソースLLM。下記ツイートより引用:・商用利用可能・6万5000トークン使用可能・7Bと比較的小さいモデルながら高性能・日本語を扱え性能が高いとのこと。https://twitter.com/imai_eruel/status/1654629078878793729ChatGPTのLL ... #Article#NLP#Assessment
Issue Date: 2023-05-04 ChatBot Arena, lmsys org, 2023.05 Commentクラウドソーシング型のチャットボット評価するシステム。ユーザはシステムにアクセスすると、二つのanonymisedされたLLMと対話し、どちらが優れていたかをvotingする。すべてのシステムとユーザのinteractionはロギングされており、最終的にElo RatingでLLM.をランキング付け ... #Article#NeuralNetwork#NLP#Library#Transformer
Issue Date: 2023-05-04 OpenLLaMA CommentLLaMAと同様の手法を似たデータセットに適用し商用利用可能なLLaMAを構築した模様 ... #Article#Survey#NLP
Issue Date: 2023-05-04 LLM ecosystem graphs Comment様々なfonudation model、それらを利用したアプリケーション、依存関係がまとまったページPercy Liangのグループが運用してるっぽい？ ... #Article#NLP#Assessment
Issue Date: 2023-04-30 PandaLM Comment異なるLLMを再現性のある形で評価するためのライブラリ2つの異なるLLMのoutputを比較し、どちらが優れているか理由付きで説明する。人間が作成して1000サンプルの多様なアノテーションデータセットを使い評価できる。 ... #Article#NLP#ChatGPT
Issue Date: 2023-04-27 HuggingChat, 2023 Commentclosedな世界で開発されるOpenAIのChatGPTに対して、Openなものが必要ということで、huggingfaceが出してきた例のアレです ... #Article#NLP#ChatGPT
Issue Date: 2023-04-27 HuggingChat, 2023 Commentclosedな世界で開発されるOpenAIのChatGPTに対して、Openなものが必要ということで、huggingfaceが出してきた例のアレです ... #Article#NLP#LongSequence
Issue Date: 2023-04-27 Unleashing Infinite-Length Input Capacity for Large-scale Language Models with Self-Controlled Memory System, 2023 Comment> Our findings indicate that our system outperforms ChatGPT in handling ultra-long inputs or conversations. と書いてあるが、定量評価の結果が全く書いていない模様。全くもって信用できない。4/ ... #Article#Survey#NLP
Issue Date: 2023-04-27 大規模言語モデル間の性能比較まとめ Comment参考になる現状だと研究用であればllama, 商用利用ならtext-davinci-003あるいはFlanT5-xxlあたりになりそうLLM Worksheet： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kT4or6b0Fedd-W_jMwYpb63e1ZR3 ... #Article#NeuralNetwork#NLP#Zero/FewShotPrompting#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-04-27 Language Models are Few-Shot Learners CommentIn-Context Learningを提案した論文論文に記載されているIn-Context Learningの定義は、しっかり押さえておいた方が良い。 ... #Article#NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp#NLP#Library#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-04-25 LoRA論文解説, Hayato Tsukagoshi, 2023.04 Commentベースとなる事前学習モデルの一部の線形層の隣に、低ランク行列A,Bを導入し、A,Bのパラメータのみをfinetuningの対象とすることで、チューニングするパラメータ数を激減させた上で同等の予測性能を達成し、推論速度も変わらないようにするfinetuning手法の解説LoRAを使うと、でかすぎるモデ ... #Article#Tools#InformationRetrieval#NLP#Library#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ... #Article#NLP#Education#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ: https://mizumot.com/lablog/archives/18 ... #Article#NLP#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-03-30 Publicly available instruction-tuned models #Article#Tools#NLP#Library
Issue Date: 2023-03-11 20B params chatgpt alternative Comment元ツイートApache2.0で公開https://twitter.com/_philschmid/status/1634492396171071488?s=46&t=VvPwEQsB--BeXx0YbYQdxQ ... #Article#TimeSeriesDataProcessing#MachineLearning#Transformer
Issue Date: 2022-12-29 Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? CommentLinear Layerに基づくシンプルな手法がTransformerベースの手法に時系列予測で勝ったという話 ... #Article#NeuralNetwork#NLP#Adapter/LoRA
Issue Date: 2022-08-19 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning, Lester+, Google Research, EMNLP‘21 Comment日本語解説: https://qiita.com/kts_plea/items/79ffbef685d362a7b6ceT5のような大規模言語モデルに対してfinetuningをかける際に、大規模言語モデルのパラメータは凍結し、promptをembeddingするパラメータを独立して学習する手法 ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-09-09 GPT-3から我々は何を学べば良いのか, 山本, Japio year book 2020 CommentGPT-3の概要:GPT-3はWebサイトから数年に渡って収集したCommon Crawlというデータセットから、570GBを抜粋し学習に利用。（英語ウィキペディアの約130倍）ある単語列に後続する単語を予測するという方法（自己回帰型言語モデル）で教師なし学習を繰り返し、言語モデルを学習。GPT-3 ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP#Dataset#Library
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ... #Article#NeuralNetwork#Survey#NLP
Issue Date: 2019-11-09 事前学習言語モデルの動向 _ Survey of Pretrained Language Models Comment[2019/06まで] ・ELMo（双方向2層LSTM言語モデル） ・GPT（left-to-rightの12層Transformer自己回帰言語モデル） ・BERT（24層のTransformer双方向言語モデル） ・MT-DNN（BERTの上にマルチタスク層を追加した研究） ・XLM（ELMo, ...

### Tutorial (92)

#Article#NLP#LanguageModel#Attention
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#NLP#LanguageModel#Attention
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#NLP#LanguageModel#Alignment#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ...

#Article#Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-12-15 国際会議ACL2024参加報告, Masato Mita, Cyber Agent, 2024.12 #Article#GenerativeAI#Repository
Issue Date: 2024-12-12 GoogleCloudPlatform_generative-ai, Google, 2024.12 CommentGoogle Cloudで生成AI（Gemini+Vertex AI）を動かすためのサンプルコード集元ポスト:https://x.com/kazunori_279/status/1866975767869231547?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article
Issue Date: 2024-11-27 エンジニア研修まとめ, gcchaan, 2024.11 Comment様々な企業のエンジニアの新卒研修の資料などがまとまっている。学術機関の講義なども含まれている。現在も更新されている模様。量がすごい。 ... #Article#ComputerVision#NLP#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-11-27 チュートリアル：Mamba, Vision Mamba （Vim）, Hironobu Fujiyoshi, 2024.11 #Article#NLP#Prompting
Issue Date: 2024-11-13 LLM Prompt Tuning Playbook, 2024.11 Comment#1462 も参照のこと ... #Article#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#Video#VCS#git
Issue Date: 2024-11-04 システム開発プロジェクト応用第一 第5,6回 Gitによるバージョン管理, 内田公太, 2020.01 CommentVCSの歴史から原理、実用的な使い方まで、Gitについて体系的にまとまっている。普段何気なく使っているが、改めて勉強すると、なるほど、と思うことが多い。VCSの歴史、モチベーション（複数並列するバージョンを適切に管理したい）ワークツリー、インデックス、リポジトリ（HEAD）の違い神講義 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-25 LLMの効率化・高速化を支えるアルゴリズム, Tatsuya Urabe, 2024.09 #Article#ComputerVision#MachineLearning#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#LanguageModel#Slide
Issue Date: 2024-09-01 大規模言語モデル （LLM） の技術と最新動向, Ikuya Yamada, 2024.06 CommentLLMの原理の基礎的な内容について、丁寧かつコンパクトにまとまっている。 >ファインチューニングは新しい知識の学習ではなく知識の使い方を学習させるのに向いている これをきちんと念頭に置いておかないと落とし穴にハマると思う。引用元の論文読みたい(#1371)。画像は資料中より引用。LLMの作り方に ... #Article#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#Slide
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており（安全性なども含む）、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。 たとえば下記図（スライド中より引用）などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#Pretraining#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#Pretraining#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-03 より良いTransformerをつくる, Shun Kiyono, 2022 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2024-04-26 推薦・機械学習勉強会, Wantedly CommentWantedlyさんのRecSys勉強会の資料がまとまったリポジトリ。継続的に更新されており、最近この辺のトピックは追いきれていないので非常に有用。 ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2024-04-26 推薦・機械学習勉強会, Wantedly CommentWantedlyさんのRecSys勉強会の資料がまとまったリポジトリ。継続的に更新されており、最近この辺のトピックは追いきれていないので非常に有用。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-03 LLMの現在, 202404, Preffered Elements #Article#Survey#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Survey#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Survey#InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#Survey#InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-12-15 optimize-llm, HuggingFace CommentLLMをoptimizeする実用的なチュートリアルこちらも有用なので参照のこと 【GPU inference】 https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_infer_gpu_one ... #Article#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-22 Deconstructing RAG CommentRAGにおける様々な戦略がまとまっている（リンク付き ... #Article#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-22 Deconstructing RAG CommentRAGにおける様々な戦略がまとまっている（リンク付き ... #Article#Dataset#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#NLP#LanguageModel#Alignment#GenerativeAI#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#NLP#LanguageModel#Alignment#GenerativeAI#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-01 IBIS2023チュートリアル「大規模言語モデル活用技術の最前線」 CommentLLMの応用研究やPromptingを中心としたチュートリアル。アノテーションや対話式推薦システムへの活用、ReAct、プロンプトの最適化技術、CoTの基本から応用まで幅広くまとまっているので、LLMの応用技術の概観や、CoTを実践したい人に非常に有用だと思う。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-10 Large Language Model （in 2023）, OpenAI CommentLLMの研究開発動向を俯瞰するのに有用らしい ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-29 GGML_GGUF_GPTQの違い Comment量子化に関する技術であるGGML, GGUF, GPTQに関する詳細なまとめよくわからんが筆者の言葉を引用すると >llama.cppならGGUF、TransformerならGPTQって感じ？ ということなので、これらは量子化を行うための技術を提供するライブラリであり、GGUF/GGMLはll ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-04 大規模言語モデル, 岡崎先生, 2023 Comment岡崎先生による大規模言語モデルのチュートリアル 最近のLLMまでの歴史、transformerなどの基礎的な内容から、最新の内容まで数式付きで詳細にまとまっている ... #Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ... #Article#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ... #Article#MachineLearning#Self-SupervisedLearning
Issue Date: 2023-04-26 A Cookbook of Self-Supervised Learning, 2023 CommentMetaによるSelf Supervised Learningの教科書 ... #Article#RecommenderSystems#Embeddings#Efficiency/SpeedUp#Library
Issue Date: 2023-04-25 Training a recommendation model with dynamic embeddings Commentdynamic embeddingを使った推薦システムの構築方法の解説（理解が間違っているかもしれないが）推薦システムは典型的にはユーザとアイテムをベクトル表現し、関連度を測ることで推薦をしている。この枠組みをめっちゃスケールさせるととんでもない数のEmbeddingを保持することになり、メモリ上に ... #Article#Survey#Transformer
Issue Date: 2023-02-14 30分で完全理解するTransformerの世界 Comment非常に詳細で実質日本語のサーベイ論文のようなもの ... #Article#NeuralNetwork#MachineLearning
Issue Date: 2023-01-21 tuning_playbook, Google Research CommentGoogleが公開したDeep Learningモデル学習のノウハウ。必読日本語訳https://github.com/Valkyrja3607/tuning_playbook_ja ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2022-12-19 推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話 #Article#NeuralNetwork#Library#Transformer
Issue Date: 2022-12-01 BetterTransformer, Out of the Box Performance for Hugging Face Transformers Commentたった1ライン追加するだけで、Transformerのinferenceが最大で4.5倍高速化されるBetterTransformerの解説記事better_model = BetterTransformer.transform(model) ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2022-10-27 CNN vs. ViT, 牛久先生 Comment・Swin Transformer, Depth-wise conv, ConvNeXt, ViTとCNNのロバスト性の違いの話があり勉強になる ・最終的な結論が、CNNもTransformerも変わらない（明確な勝者はいない; 今のところ引き分け）というのはおもしろかったdepth-wise co ... #Article#NeuralNetwork#NLP#Transformer
Issue Date: 2022-09-06 Transformerの最前線 〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜, 牛久先生, 2022 #Article#Tools#Library
Issue Date: 2022-08-03 pandas tips Comment◆遅くないpandasの書き方 https://naotaka1128.hatenadiary.jp/entry/2021/12/07/083000#iterrows-%E3%81%AF%E7%B5%B6%E5%AF%BE%E3%81%AB%E4%BD%BF%E3%82%8F%E3%81%AA%E ... #Article#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-03-03 ①ラーニングアナリティクスの研究動向 ─エビデンスに基づく教育の実現に向けて─, 京都大学, 緒方先生, 情報処理 Vol.59 No.9 Sep. 2018 Comment緒方先生によるLAのチュートリアル 主な研究テーマ： ①行動予測：教育・学習活動において蓄積された大量のデータを元に，機械学習を用いて予測モデルを作成し，学習者の成績や能力，ドロップアウト等の行動を予測する研究 ②介入モデル：いつどこでどのような内容をどのような方法で学習者に伝えると，効果2021 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2022-03-02 良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開, CyberZ, 森 #Article#MachineLearning
Issue Date: 2022-02-07 NeurIPS 2021 技術報告会, 株式会社TDAI Lab CommentNeurIPS 2021での技術トレンドがまとめられている 1. アーキテクチャの改善 2. マルチモーダルモデル 3. Temporal Adaptation 4. Retrieval Augmentation 5. ベンチマーク見直し 6. データセット見直し 7. Human-C ... #Article
Issue Date: 2021-11-25 Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 Commentオブジェクト指向の歴史的背景から、SOLID、GRASP等が詳細に解説されている。辞書的に参照するのが良いかも。 ... #Article
Issue Date: 2021-11-25 イラストで理解するSOLID原則 Commentオブジェクト指向におけるSOLID原則をイラストで解説した記事。直感的で分かりやすい。 ... #Article#RecommenderSystems#CTRPrediction
Issue Date: 2021-10-29 バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ, 関さん Commentなぜクリック率を上げたいのかという説明が非常に参考になる： >しかしその広告を掲載する側から考えればクリック率の低い広告を出すことは売上が下がってしまうため，クリック率が>低いとなかなか広告を表示することができなくなってしまいます． その際よく使われるのはeCPMという指標です． eCPMはそ ... #Article#NLP
Issue Date: 2021-10-26 自然言語系AIサービスと著作権侵害 #Article#MachineLearning#Pocket#Infrastructure
Issue Date: 2021-10-19 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, Sculley+, Google Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/137843973-576deeb7-778d-44d8-aac8-5ed5c4fa7d2b.png) よく見るML codeが全体のごく一部で、その他の基盤が大半を占めてますよ ... #Article#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2021-10-16 実臨床・Webサービス領域での機械学習研究 開発の標準化 Comment並列して走る機械学習案件をどのように効果的に捌いているか説明。①タイトな締切→ 高速化で対処→ よく使う機能をML自身に実装する②並行して走る案件→ 並列化　→ Kubernetesを用いて、タスクごとに異なるノードで分散処理（e.g CVのFoldごとにノード分散、推論ユーザごとにノ ... #Article
Issue Date: 2021-07-16 【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法-, omiita #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2021-07-02 Continuously Improving Recommender Systems for Competitive Advantage Using NVIDIA Merlin and MLOps CommentRecommender System運用のためのアーキテクチャに関する情報 ... #Article#Tools#Library
Issue Date: 2021-06-29 optuna_tips #Article#BeamSearch
Issue Date: 2021-06-24 beam search解説 _ コード付き Commentビームサーチについて、コード付きで説明してくれており、大変わかりやすい。 heapqを使って実装している。また、ビームサーチをbatchに対して行う方法についても書いてある（ただ、一部に対してしかbatchでの処理は適用できていない）。 自分もバッチに対して効率的にビームサーチするにはどのように ... #Article#Tools#NLP#Library
Issue Date: 2021-06-11 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 _ pycon-jp-2020 Comment各形態素解析ライブラリの特徴や比較がされていて、自分の用途・目的に合わせてどの形態素解析器が良いか意思決定する際に有用![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121644722-56025800-cace-11eb-9f ... #Article#Pocket
Issue Date: 2021-06-07 ゼロから始めてオフライン強化学習とConservative Q-Learningを理解する #Article#NeuralNetwork#Tools#Library
Issue Date: 2021-06-06 TRTorch Commentpytorchの推論を高速化できるライブラリ。6倍ほど早くなった模様。TorchScriptを介して変換するので、PythonだけでなくC++でも動作できるらしい。 ... #Article#Tools#Library
Issue Date: 2021-06-05 pytorch tips Comment【PyTorchでたまに使うけどググって情報探すのに時間かかるやつ】 https://trap.jp/post/1122/ scatter_add, einsum, Bilinear あたりが説明されている【NLLossの細かい挙動】 https://tatsukawa.hatenablog.co ... #Article
Issue Date: 2021-06-03 ResNetからSkip Connectionを取り除く研究についてのサーベイ, 徳永 CommentSkip Connectionは推論時のメモリ消費量が増える推論時に計算量の割に実際の計算が重たくなりがち（特にDNN専用アクセラレーターにおいてその傾向がありがち）というデメリットがあり、SkipConnection無しで性能を出したいことから、様々な研究が行われている模様。ResNetを学習し、 ... #Article#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2021-05-24 EfficientNet解説 Comment既存画像認識モデルの構造は変化させず、広さ、深さ、解像度を複合スケーリングすることで、従来よりも少ないパラメータ数、かつ学習速度でSoTAを達成。広さ、深さ、解像度はそれぞれ性能に互いに影響しあっており、従来のように別々にスケーリングするのではなく、3つのバランスをとりながらスケーリングする。スケー ... #Article#NLP
Issue Date: 2021-05-19 GLUEベンチマークの各タスクデータの概要 Comment各タスクごとにサンプルとその説明が付与されており、ぱっと見でどんなタスクかすぐ分かる ... #Article#RecommenderSystems#Tools#Dataset
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ... #Article
Issue Date: 2020-07-30 Colaborative Metric Learningまとめ Commentuserのembeddingに対し、このuserと共起した(購入やクリックされた)itemを近くに、共起していないitemを遠くに埋め込むような学習方法 ... #Article
Issue Date: 2020-07-30 近似最近傍探索の最前線 Commentk-NNベースドなRecommender Systemを構築したけど、Inferenceに時間がかかって、先方のレスポンスタイムの要求が満たせない...というときに役に立ちそう。yahooのNGTといった実装も転がっている（Apache-2.0 License）： https://techblog. ... #Article
Issue Date: 2020-01-16 Key trends from NeurIPS 2019 #Article
Issue Date: 2020-01-13 BERT入門 Comment自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 https://qiita.com/omiita/items/72998858efc19a368e50Transformer関連 #245 あたりを先に読んでからが読むと良い 要は ・Transformerをたくさん積んだモデル ・NSPとMLMで双 ... #Article
Issue Date: 2019-11-09 EMNLP 2019 spec tutorial #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2019-08-19 Explainable AI in Industry, KDD19 #Article#NeuralNetwork#GraphBased
Issue Date: 2019-05-31 Representation Learning on Graphs: Methods and Applications, Hamilton+, 2017 #Article#Survey#Dataset
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ... #Article#RecommenderSystems#Explanation
Issue Date: 2019-01-23 Designing and Evaluating Explanations for Recommender Systems, Tintarev+, Recommender Systems Handbook, 2011 CommentRecommender Systems HandbookのChapter。#162 のSurveyと同じ著者による執筆。 推薦のExplanationといえばこの人というイメージ。D論：http://navatintarev.com/papers/Nava%20Tintarev_PhD_Thesis ... #Article#RecommenderSystems#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 Context Aware Recommender Systems, Adomavicius+, AAAI, 2011 CommentAdomaviciusらによるContext Aware Recsysチュートリアル ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP
Issue Date: 2018-11-16 AllenNLP Commenthttps://docs.google.com/presentation/d/17NoJY2SnC2UMbVegaRCWA7Oca7UCZ3vHnMqBV4SUayc/preview?slide=id.g43b8d8e880_0_8 ... #Article#NeuralNetwork#MachineLearning#NLP
Issue Date: 2018-06-29 Pytorchによるtransformer実装チュートリアル #Article#NeuralNetwork#MachineLearning#NLP
Issue Date: 2018-02-19 ニューラルネット勉強会（LSTM編）, Seitaro Shinagawa, 2016 CommentLSTMの基礎から、実装する上でのTipsがまとまっている。 zero padding, dropoutのかけかた、normalizationの手法など。 ... #Article#MachineLearning
Issue Date: 2018-02-12 Curriculum Learning Comment牛久先生によるCurriculum Learningチュートリアル ... #Article#MachineTranslation#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2018-01-15 自然言語処理のためのDeep Learning, Yuta Kikuchi #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview, Burges, Microsoft Research Technical Report, 2010 #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Confidence Weightedでランク学習を実装してみた #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 ランキング学習ことはじめ, DSIRNLP#1, 2011 #Article#MachineLearning#OnlineLearning
Issue Date: 2017-12-31 オンライン学習 Comment## 目次 定式化 評価法：Regretなど パーセプトロン Passive Aggressive Algorithm (アルゴリズムと損失の限界の評価） Confidence Weighted Algorithm Pegasos Coordinate Descent バッチ、オン ... #Article#NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2017-12-31 Efficient Methods and Hardware for Deep Learning, Han, Stanford University, 2017 #Article#UserModeling
Issue Date: 2017-12-28 Machine Learning for User Modeling, User modeling and User-adapted Interaction, Webb+, 2001, 2001.03 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401936-ca4ff66a-ebe1-11e7-81bc-c31a37acae27.png) ![image](https://user-images.githubuse ...

### Library (74)

#Article#Embeddings#Word#Repository
Issue Date: 2024-12-28 floret, explosion, 2021 Commentfasttextを拡張したもの。本家fasttextがアーカイブ化してしまったので、代替手段に良さそう。元ポスト:https://x.com/fukkaa1225/status/1872222983772938551?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#Transformer
Issue Date: 2024-12-20 ModernBERT, AnswerDotAI, 2024.12 CommentEncoder-only transformer models such as BERT offer a great performance-size tradeoff for retrieval and classification tasks with respect to larger dec ... #Article#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-11-28 aisuite, andrewyng, 2024.11 Comment複数のLLM Providerの呼び出しを共通のインタフェースで呼び出せる。変更するのは、モデルを指定するパラメータのみ。元ポスト:https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_announcing-new-open-source-python-package ...

#Article#ComputerVision#Repository
Issue Date: 2024-11-27 YomiToku, Kotaro Kinoshita, 2024.11 CommentいわゆるAI-OCRで、縦書きの認識も可能で、表などの構造化された情報も認識可能とのこと。手書きは認識できるのだろうか?CC BY-NC-SA 4.0元ツイート:https://x.com/kinocoai/status/1861386062175838303?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0I ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-11-05 Lingua, Meta Comment研究目的のための、minimal、かつ高速なLLM training/inferenceのコードが格納されたリポジトリ。独自のモデルやデータ、ロスなどが簡単に実装できる模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/47f70515- ... #Article#python
Issue Date: 2024-10-07 Streamlit, 2020.12 Commentデータを用いたアプリを簡単に作れるpythonライブラリ データ/モデルを用いたvisualization等を実施するアプリを、数行で作れてしまう。綺麗なUIつき。便利。 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/3b381b30-e ... #Article
Issue Date: 2024-09-12 Pluggyとは, 2023.02 Commentpluggyに関する概要が説明されている。 公式の説明を読むとpytestで採用されており、pluggyは関数フックを可能にし、プラグインをインストールするだけでホストプログラムの動作を拡張、または変更できるようになる代物とのこと（=プラガブル？）。 pluggyがなぜ有用なのかの説明に ... #Article
Issue Date: 2024-09-12 Pluggyとは, 2023.02 Commentpluggyに関する概要が説明されている。 公式の説明を読むとpytestで採用されており、pluggyは関数フックを可能にし、プラグインをインストールするだけでホストプログラムの動作を拡張、または変更できるようになる代物とのこと（=プラガブル？）。 pluggyがなぜ有用なのかの説明に ... #Article#NLP#LanguageModel#Repository#LLMServing
Issue Date: 2024-08-31 NanoFlow, 2024.08 CommentvLLMよりも2倍程度高速なLLM serving framework。オフライン評価![image](https://github.com/user-attachments/assets/93d8362d-e0e4-4bdb-9de4-178e1eef2e33)オンラインでのlatenc元ポスト: ... #Article#MachineLearning#Repository#API
Issue Date: 2024-08-25 LitServe, 2024.04 CommentFastAPIより2倍早いAPIライブラリ。LLMやVisionなど多くのモーダルに対応し、マルチワーカーでオートスケーリングやバッチングやストリーミングにも対応。PyTorchモデルだけでなく、JAXなど様々なフレームワークのモデルをデプロイ可能元ツイート:https://x.com/_will画 ... #Article#RecommenderSystems#Survey#Repository
Issue Date: 2024-08-07 list of recommender systems Comment推薦システムに関するSaaS, OpenSource, Datasetなどがまとめられているリポジトリ ... #Article#Efficiency/SpeedUp#OpenWeightLLM#LLMServing
Issue Date: 2024-08-05 DeepSpeed, vLLM, CTranslate2 で rinna 3.6b の生成速度を比較する, 2024.06 Comment[vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)を使うのが一番お手軽で、inference速度が速そう。PagedAttentionと呼ばれるキャッシュを利用して高速化しているっぽい。 （図はブログ中より引用） ![image](https://gitこちら ... #Article#Efficiency/SpeedUp#OpenWeightLLM#LLMServing
Issue Date: 2024-08-05 DeepSpeed, vLLM, CTranslate2 で rinna 3.6b の生成速度を比較する, 2024.06 Comment[vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)を使うのが一番お手軽で、inference速度が速そう。PagedAttentionと呼ばれるキャッシュを利用して高速化しているっぽい。 （図はブログ中より引用） ![image](https://gitこちら ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-08-01 OpenLLM: Self-Hosting LLMs Made Easy CommentOpenLLMをself hostingする際に、OpenAIなどと同じインタフェースのAPIやChatを提供するライブラリ ... #Article#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-04-29 mergekit-evolve Comment#1257 のように進化的アルゴリズムでモデルマージができるライブラリ解説記事:https://note.com/npaka/n/nad2ff954ab81大きなVRAMが無くとも、大きめのSRAMがあれば動作するらしい ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-04-28 AirLLM, 2024.04 Comment4GBのSingle GPUで、70Bモデルのinferenceを実現できるライブラリ。トークンの生成速度は検証する必要がある。transformer decoderの各layerの演算は独立しているため、GPUに全てのlayerを載せず、必要な分だけ載せてinferenceするといった操作を繰り返 ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#Alignment#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#RecommenderSystems#Repository
Issue Date: 2024-01-15 Recommenders Comment古典的な手法から、Deepな手法まで非常に幅広く網羅された推薦アルゴリズムのフレームワーク。元々Microsoft配下だった模様。現在もメンテナンスが続いており、良さそう ... #Article#python
Issue Date: 2023-11-19 lifestar Comment非常に高速なpythonのASGIライブラリ。WSGIとは異なり非同期処理なためリアルタイムアプリケーションに向いているっぽい。 ... #Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Repository
Issue Date: 2023-11-14 LLaMA-Factory, 2023 Comment簡単に利用できるLLaMAのfinetuning frameworkとのこと。元ツイート: https://x.com/_akhaliq/status/1724456693378040195?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMAベースなモデルなら色々対応している模様 ... #Article#Transformer
Issue Date: 2023-11-13 Transformers.js, 2023 Commentブラウザ上でTransformerベースの様々なモデルを動作させることができるライブラリ ... #Article#Transformer
Issue Date: 2023-11-13 Transformers.js, 2023 Commentブラウザ上でTransformerベースの様々なモデルを動作させることができるライブラリ ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ... #Article#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-30 Agents: An opensource framework for autonomous language agents Comment以下の特徴を持つLLMAgent開発のためのフレームワークlong-short term memorytool usageweb navigationmulti-agent communicationhuman-agent interactionsymbolic ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-05 LangChain Cheet Sheet Comment ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-29 Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました Comment商用利用可能、70億パラメータ。ELYZA社が独自に作成した評価セットでは日本語のOpenLLMの中で最高性能。ただし、モデル選定の段階でこの評価データの情報を利用しているため、有利に働いている可能性があるとのこと。一般的に利用される日本語の評価用データでは、なんとも言い難い。良いタスクもあれ ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-28 zeno-build CommentMTでのテクニカルレポートhttps://github.com/zeno-ml/zeno-build/tree/main/examples/analysis_gpt_mt/reportLLMの実験管理を容易に実施するツールで、異なるハイパーパラメータ、異なるモデル、異なるプロンプトでの実験などを簡単 ... #Article#NLP#LanguageModel#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-07-23 trl_trlx CommentTRL 強化学習によるLLMの学習のためのライブラリhttps://note.com/npaka/n/nbb974324d6e1trlを使って日本語LLMをSFTからRLHFまで一通り学習させてみるhttps://www.ai-shift.co.jp/techblog/3583 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-25 OpenLLaMA 13B, 2023 CommentそもそもOpenLLaMAには、オリジナルのLLaMAと比較して、tokenizerがスペースを無視するというissueがある模様。スペースの情報がクリティカルなタスク、たとえばcode generationなどには要注意。https://github.com/openlm-research/o ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-25 OpenLLaMA 13B, 2023 CommentそもそもOpenLLaMAには、オリジナルのLLaMAと比較して、tokenizerがスペースを無視するというissueがある模様。スペースの情報がクリティカルなタスク、たとえばcode generationなどには要注意。https://github.com/openlm-research/o ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Transformer#python
Issue Date: 2023-05-11 Assisted Generation: a new direction toward low-latency text generation, 2023 Comment1 line加えるとtransformerのgenerationが最大3倍程度高速化されるようになったらしいassistant modelをロードしgenerateに引数として渡すだけ ... #Article#NLP#LanguageModel#FoundationModel#Repository
Issue Date: 2023-05-08 OpenSource PaLM, 2023 Comment150m,410m,1bのモデルがある。Googleの540bには遠く及ばないし、emergent abilityも期待できないパラメータ数だが、どの程度の性能なのだろうか。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-06 MPT-7B, 2023 Comment新たなオープンソースLLM。下記ツイートより引用:・商用利用可能・6万5000トークン使用可能・7Bと比較的小さいモデルながら高性能・日本語を扱え性能が高いとのこと。https://twitter.com/imai_eruel/status/1654629078878793729ChatGPTのLL ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-06 MPT-7B, 2023 Comment新たなオープンソースLLM。下記ツイートより引用:・商用利用可能・6万5000トークン使用可能・7Bと比較的小さいモデルながら高性能・日本語を扱え性能が高いとのこと。https://twitter.com/imai_eruel/status/1654629078878793729ChatGPTのLL ... #Article#NLP#SpokenLanguageProcessing#SpokenLanguageGeneration
Issue Date: 2023-05-04 Bark Commentテキストプロンプトで音声生成ができるモデル。MIT License ... #Article#NeuralNetwork#NLP#LanguageModel#Transformer
Issue Date: 2023-05-04 OpenLLaMA CommentLLaMAと同様の手法を似たデータセットに適用し商用利用可能なLLaMAを構築した模様 ... #Article#Embeddings#InformationRetrieval#SearchEngine#Repository
Issue Date: 2023-04-27 Awesome Vector Search Engine Commentベクトルの類似度を測るサービスやライブラリ等がまとまったリポジトリ ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2023-04-26 Contrirver #Article#RecommenderSystems#Tutorial#Embeddings#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2023-04-25 Training a recommendation model with dynamic embeddings Commentdynamic embeddingを使った推薦システムの構築方法の解説（理解が間違っているかもしれないが）推薦システムは典型的にはユーザとアイテムをベクトル表現し、関連度を測ることで推薦をしている。この枠組みをめっちゃスケールさせるととんでもない数のEmbeddingを保持することになり、メモリ上に ... #Article#NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-04-25 LoRA論文解説, Hayato Tsukagoshi, 2023.04 Commentベースとなる事前学習モデルの一部の線形層の隣に、低ランク行列A,Bを導入し、A,Bのパラメータのみをfinetuningの対象とすることで、チューニングするパラメータ数を激減させた上で同等の予測性能を達成し、推論速度も変わらないようにするfinetuning手法の解説LoRAを使うと、でかすぎるモデ ... #Article#Embeddings#NLP#SpokenLanguageProcessing
Issue Date: 2023-04-25 CLAP Commentテキストとオーディオの大量のペアを事前学習することで、テキストとオーディオ間を同じ空間に写像し、類似度を測れるようにしたモデルたとえばゼロショットでaudio分類ができる![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/23429 ... #Article#Tools#InformationRetrieval#NLP#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-22 Llamaindex CommentLlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-insert-index/ ... #Article#Tools#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-03-11 20B params chatgpt alternative Comment元ツイートApache2.0で公開https://twitter.com/_philschmid/status/1634492396171071488?s=46&t=VvPwEQsB--BeXx0YbYQdxQ ... #Article#python
Issue Date: 2023-01-23 Polars, 2023 Commentpandasより100倍高速で複雑なクエリも見やすく書けてindexも存在しないのでバグも出にくいという優れものらしい ... #Article#python
Issue Date: 2023-01-23 Polars, 2023 Commentpandasより100倍高速で複雑なクエリも見やすく書けてindexも存在しないのでバグも出にくいという優れものらしい ... #Article#NLP#DataAugmentation#Repository
Issue Date: 2023-01-21 nlpaug CommentData Augmentationのためのオープンソースライブラリ ... #Article#ComputerVision#MachineLearning#NLP#Explanation#Transformer
Issue Date: 2022-12-01 Transformers Interpret, 2022 Commenttransformersのモデルをたった2行追加するだけで、explainableにするライブラリ基本的にtextとvisionのclassificationをサポートしている模様text classificationの場合、たとえばinput tokenの各トークンの分類に対する寄与度をou ... #Article#ComputerVision#MachineLearning#NLP#Explanation#Transformer
Issue Date: 2022-12-01 Transformers Interpret, 2022 Commenttransformersのモデルをたった2行追加するだけで、explainableにするライブラリ基本的にtextとvisionのclassificationをサポートしている模様text classificationの場合、たとえばinput tokenの各トークンの分類に対する寄与度をou ... #Article#NeuralNetwork#Tutorial#Transformer
Issue Date: 2022-12-01 BetterTransformer, Out of the Box Performance for Hugging Face Transformers Commentたった1ライン追加するだけで、Transformerのinferenceが最大で4.5倍高速化されるBetterTransformerの解説記事better_model = BetterTransformer.transform(model) ... #Article#Tutorial#Tools
Issue Date: 2022-08-03 pandas tips Comment◆遅くないpandasの書き方 https://naotaka1128.hatenadiary.jp/entry/2021/12/07/083000#iterrows-%E3%81%AF%E7%B5%B6%E5%AF%BE%E3%81%AB%E4%BD%BF%E3%82%8F%E3%81%AA%E ... #Article#RecommenderSystems#Tools
Issue Date: 2022-03-29 Recbole #Article#RecommenderSystems#Tools#FactorizationMachines
Issue Date: 2021-07-03 DeepなFactorization Machinesの実装たち Comment下記モデルが実装されているすごいリポジトリ。論文もリンクも記載されており、Factorization Machinesを勉強する際に非常に参考になると思う。MITライセンス。各手法はCriteoのCTRPredictionにおいて、AUC0.8くらい出ているらしい。 Logistic Re ... #Article#Tutorial#Tools
Issue Date: 2021-06-29 optuna_tips #Article#NeuralNetwork#Tools#python
Issue Date: 2021-06-12 pytorch_lightning tips CommentPyTorch Lightning 2021 (for MLコンペ)https://qiita.com/fam_taro/items/df8656a6c3b277f58781 ... #Article#NeuralNetwork#Tools#python
Issue Date: 2021-06-12 pytorch_lightning tips CommentPyTorch Lightning 2021 (for MLコンペ)https://qiita.com/fam_taro/items/df8656a6c3b277f58781 ... #Article#Tutorial#Tools#NLP
Issue Date: 2021-06-11 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 _ pycon-jp-2020 Comment各形態素解析ライブラリの特徴や比較がされていて、自分の用途・目的に合わせてどの形態素解析器が良いか意思決定する際に有用![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121644722-56025800-cace-11eb-9f ... #Article#Embeddings#MachineLearning#Tools#KnowledgeGraph#Repository
Issue Date: 2021-06-10 OpenKE, 2021 CommentWikipedia, Freebase等のデータからKnowledge Embeddingを学習できるオープンソースのライブラリ ... #Article#NeuralNetwork#Tutorial#Tools
Issue Date: 2021-06-06 TRTorch Commentpytorchの推論を高速化できるライブラリ。6倍ほど早くなった模様。TorchScriptを介して変換するので、PythonだけでなくC++でも動作できるらしい。 ... #Article#Tutorial#Tools
Issue Date: 2021-06-05 pytorch tips Comment【PyTorchでたまに使うけどググって情報探すのに時間かかるやつ】 https://trap.jp/post/1122/ scatter_add, einsum, Bilinear あたりが説明されている【NLLossの細かい挙動】 https://tatsukawa.hatenablog.co ... #Article#Efficiency/SpeedUp#python
Issue Date: 2021-06-03 intel MKL Commentintel CPUでpythonの数値計算を高速化するライブラリ(numpyとかはやくなるらしい; Anacondaだとデフォルトで入ってるとかなんとか) ... #Article#Efficiency/SpeedUp#python
Issue Date: 2021-06-03 intel MKL Commentintel CPUでpythonの数値計算を高速化するライブラリ(numpyとかはやくなるらしい; Anacondaだとデフォルトで入ってるとかなんとか) ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP
Issue Date: 2019-09-22 【黒橋研】BERT日本語Pretrainedモデル Comment【huggingface transformersで使える日本語モデルのまとめ】 https://tech.yellowback.net/posts/transformers-japanese-models ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2019-09-11 Implicit CommentImplicitデータに対するCollaborative Filtering手法がまとまっているライブラリ Bayesian Personalized Ranking, Logistic Matrix Factorizationなどが実装。Implicitの使い方はこの記事がわかりやすい： http ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 mrec Comment実装：python ※ Mendeleyによるpythonライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf https://takuti.me/note/recommender-libraries/ ... #Article#RecommenderSystems#Tools
Issue Date: 2018-01-01 LensKit Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど 実装：Java 使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用 ※ 推薦システム界隈で有名な、GroupLens研究グループによるJava実装参考： http://www.kamishima.net ... #Article#RecommenderSystems#Tools
Issue Date: 2018-01-01 MyMediaLite Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど 実装：C# 使用方法：コマンドライン、C#ライブラリとして利用 ※ ライブラリとして使用する場合は、C#による実装が必要参考： http://www.kamishima.net/archive/recsys ... #Article#RecommenderSystems#FactorizationMachines
Issue Date: 2018-01-01 fastFM Comment実装されているアルゴリズム：Factorization Machines 実装：python 使用方法：pythonライブラリとして利用 ※ Factorization Machinesに特化したpythonライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recs ... #Article#RecommenderSystems#Tools#FactorizationMachines
Issue Date: 2018-01-01 LibRec Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Factorization Machines、 　　　　　　　　　　　　　　Restricted Boltzman Machineなど、計70種類のアルゴリズムが実装 実装：Java 使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用 ※参考： h ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Surprise Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど 実装：python 使用方法：pythonライブラリとして利用 ※ pythonで利用できる数少ない推薦システムライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recsy ...

### Survey (65)

#Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ...

#Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#LanguageModel#Repository#SelfCorrection
Issue Date: 2024-11-30 LLM Self-Correction Papers, Ryo Kamoi, 2024.11 Commentself-correctionの専門家によるself-correction関連の論文のリーディングリスト。ぜひチェックしたい。元ポスト: https://x.com/ryokamoi_ja/status/1862635105010799054?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc ... #Article#ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#GenerativeAI
Issue Date: 2024-10-01 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて-, 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ, 2024.09 Commentソフトウェア開発で利用され始めている生成AIのプロダクト群と、それらに関連するソースコード生成やテストコード生成、エージェントによる自動システム開発等の研究動向、今後の展望について具体的に記述されている。SIerやITベンダー内では、実際に活用しているところも一部あるようだが、まだ検証や改革の途De ... #Article#GenerativeAI
Issue Date: 2024-10-01 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて-, 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ, 2024.09 Commentソフトウェア開発で利用され始めている生成AIのプロダクト群と、それらに関連するソースコード生成やテストコード生成、エージェントによる自動システム開発等の研究動向、今後の展望について具体的に記述されている。SIerやITベンダー内では、実際に活用しているところも一部あるようだが、まだ検証や改革の途De ... #Article#RecommenderSystems#Library#Repository
Issue Date: 2024-08-07 list of recommender systems Comment推薦システムに関するSaaS, OpenSource, Datasetなどがまとめられているリポジトリ ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-22 Awesome LM with Tools CommentToolを利用するLMに関するNeubig氏のグループによるSurvey。 ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#Tutorial#InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#ComputerVision#MachineLearning#NLP
Issue Date: 2023-11-22 ML Papers Explained Comment以下の分野の代表的な論文がまとめられている（基本的にはTransformer登場後のものが多い）言語モデル（Transformer, Elmoなど）Visionモデル（ViTなど）CNN（AlexNetなど）Single Stage Object DetectorsR ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#DataToTextGeneration
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#DataToTextGeneration
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-27 Anti-hype LLM Reading list CommentLLNのサーベイ、BERT等の基盤モデルの論文、自前でLLMを学習するために必要な論文がコンパクトにまとめられたgist ... #Article
Issue Date: 2023-08-12 人工知能研究の新潮流2 -基盤モデル・生成AIのインパクト- Comment280ページにものぼる現在のトレンドをまとめた日本語資料 ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ... #Article#ContextWindow
Issue Date: 2023-07-01 Extending Context is Hard…but not Impossible CommentOpen source LLMのcontext lengthをどのように大きくするかに関する議論 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-12 open LLM Leaderboard #Article#RecommenderSystems#GenerativeAI
Issue Date: 2023-05-10 awesome-generative-information-retrieval CommentGenerativeなモデルを利用したDocument RetrievalやRecSys等についてまとまっているリポジトリ ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-04 LLM ecosystem graphs Comment様々なfonudation model、それらを利用したアプリケーション、依存関係がまとまったページPercy Liangのグループが運用してるっぽい？ ... #Article#RecommenderSystems#InformationRetrieval#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Measuring the impact of online personalisation: Past, present and future CommentPersonalizationに関するML, RecSys, HCI, Personalized IRといったさまざまな分野の評価方法に関するSurvey ML + RecSys系では、オフライン評価が主流であり、よりaccuracyの高い推薦が高いUXを実現するという前提に基づいて評価されて ... #Article#InformationRetrieval#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 User Profiles for Personalized Information Access, Gauch+, The adaptive Web: methods and strategies of Web personalization, 2007 CommentIR分野におけるuser profileの構築方法についてまとめられたsurvey 加重キーワード セマンティックネットワーク 加重コンセプト について記述されている。また、プロファイルの構築方法についても詳述されている。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 大規模言語モデル間の性能比較まとめ Comment参考になる現状だと研究用であればllama, 商用利用ならtext-davinci-003あるいはFlanT5-xxlあたりになりそうLLM Worksheet： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kT4or6b0Fedd-W_jMwYpb63e1ZR3 ... #Article#Tutorial#Transformer
Issue Date: 2023-02-14 30分で完全理解するTransformerの世界 Comment非常に詳細で実質日本語のサーベイ論文のようなもの ... #Article#RecommenderSystems#Pretraining
Issue Date: 2022-12-01 A Paper List for Recommend-system PreTrained Models #Article#NLP
Issue Date: 2022-10-31 MTEB: Massive Text Embedding Benchmark #Article#NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2021-06-19 Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better, Menghani, arXiv‘21 Comment学習効率化、高速化などのテクニックがまとまっているらしい ... #Article#NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2021-06-17 Pre-Trained Models: Past, Present and Future, Han+, arXiv‘21 #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-06-09 A survey of Transformers, Lin+, arXiv‘21 CommentTransformersの様々な分野での亜種をまとめた論文![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121394765-a40f4280-c98c-11eb-8fac-0114715ec738.png) ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2020-11-13 Sequence-Aware Recommender Systems, ACM Computing Surveys, Vol. 1, No. 1, Article 1, 2018 #Article
Issue Date: 2020-01-13 10 ML & NLP Research Highlights of 2019, Ruder #Article#NeuralNetwork#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2019-11-09 事前学習言語モデルの動向 _ Survey of Pretrained Language Models Comment[2019/06まで] ・ELMo（双方向2層LSTM言語モデル） ・GPT（left-to-rightの12層Transformer自己回帰言語モデル） ・BERT（24層のTransformer双方向言語モデル） ・MT-DNN（BERTの上にマルチタスク層を追加した研究） ・XLM（ELMo, ... #Article#RecommenderSystems#SessionBased
Issue Date: 2019-08-02 A Survey on Session-based Recommender Systems, Wang+, 2019, arXiv #Article#Tutorial#Dataset
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ... #Article#RecommenderSystems#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems for Technology Enhanced Learning: Research Trends and Applications, Manouselis+, 2014 Comment最近のトレンドやアプリケーションを知りたい場合はこちら ... #Article#RecommenderSystems#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Panorama of recommender systems to support learning, Drachsler+, 2015 Comment教育分野に対するRecsysのSurvey ... #Article#RecommenderSystems#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook, 2011 #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Personal recommender systems for learners in lifelong learning networks: the requirements, techniques and model, Drachsler+, Int. J. Learning Technology, 2008 #Article#RecommenderSystems#Education
Issue Date: 2018-03-30 A SURVEY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES EMPLOYED FOR ADAPTIVE EDUCATIONAL SYSTEMS WITHIN E-LEARNING PLATFORMS, Almohammadi+ #Article#RecommenderSystems#Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook: A Complete Guide for Research Scientists and Practitioners, 2011 #Article#RecommenderSystems#Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Context-Aware Recommender Systems for Learning: A Survey and Future Challenges, Verbert+, IEEE TRANSACTIONS ON LEARNING TECHNOLOGIES, VOL. 5, NO. 4, OCTOBER-DECEMBER 2012 #Article#SentimentAnalysis#NLP#OpinionMining
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008 #Article#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#ImplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 Evaluating implicit measures to improve web search, Fox+, ACM Transactions on Imformation Systems, 2005 #Article#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#ExplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 A survey on the use of relevance feedback for information access systems., Ruthven+, The Knowledge Engineering Review, 2003 #Article#InformationRetrieval#LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Fast and Reliable Online Learning to Rank for Information Retrieeval, Katja Hofmann, Doctoral Thesis, 2013 #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Rank for Information Retriefval, Liu+, 2009 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線, 土方, 2007 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムの 基本方式と技術展望, 土方, 2010 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムのアルゴリズム, 神嶌, 2016 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A Survey on Challenges and Methods in News Recommendation, O¨zgo¨bek+, 2014 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A Survey of Collaborative Filtering-Based Recommender Systems for Mobile Internet Applications, Yang+ #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A Survey and Critique of Deep Learning on Recommender Systems, Zheng #Article#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-31 A survey on Automatic Text Summarization, Das+, CMUの教材？ Commentきちんとしたconferenceの論文ではないと思うので、Referなどはしないほうがいいかも。 勉強には良い。 ... #Article#NeuralNetwork#TimeSeriesDataProcessing
Issue Date: 2017-12-31 Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016 Commentビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。 時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。 ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-28 Personalised Information retrieval: survey and classification, Rami+, 2013, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2012.05 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402162-5433e4e4-ebe3-11e7-8bf3-fc322ace70d8.png) ![image](https://user-images.githubuse完 ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (38)

#Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#InformationRetrieval#Pocket
Issue Date: 2024-12-01 BM42: New Baseline for Hybrid Search, Qdrant, 2024.07

#Article#InformationRetrieval#Pocket
Issue Date: 2024-12-01 BM42: New Baseline for Hybrid Search, Qdrant, 2024.07 #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#Pocket#NLP#QuestionAnswering#LLMAgent#GenerativeAI#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Embeddings#InformationRetrieval#NLP
Issue Date: 2024-09-08 Late Chunking: Balancing Precision and Cost in Long Context Retrieval, Pierse+, 2024.09 Commentchunkingしてからembeddingを取得するより、全体のドキュメントに対してcontextualなtoken embeddingを取得し、その後chunkingをしてpoolingしてsingle vectorにする方が、文書の文脈情報がembedding内で保持されやすいので、precis ... #Article#Embeddings#InformationRetrieval#NLP
Issue Date: 2024-09-08 Late Chunking: Balancing Precision and Cost in Long Context Retrieval, Pierse+, 2024.09 Commentchunkingしてからembeddingを取得するより、全体のドキュメントに対してcontextualなtoken embeddingを取得し、その後chunkingをしてpoolingしてsingle vectorにする方が、文書の文脈情報がembedding内で保持されやすいので、precis ... #Article#Repository
Issue Date: 2024-08-29 kotaemon, 2024.05 CommentRAGのための美しいユーザと開発者向けのUI。カスタマイズも可能らしい![image](https://github.com/user-attachments/assets/c2fbff2f-ac25-40da-8c02-dcb90347c577) ... #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#InformationRetrieval#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#NLP#LanguageModel#LongSequence
Issue Date: 2024-07-03 RetrievaBERTの公開, 2024 CommentRAGへ応用する際に、長いコンテキストを扱いEmbeddingを獲得したいシーンが増えたので、最大でコンテキスト長が2048のBERTを学習し公開。Apache2.0 オリジナルのBERTと比較して、近年のLLMで有用性が示されている以下をアーキテクチャに取り入れている SwiGLU活性 ... #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Tutorial#Survey#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-02-11 RAGの性能を改善するための8つの戦略 Commentめちゃめちゃ詳細にRAG性能向上の手法がreference付きでまとまっている。すごい。 ... #Article#QuestionAnswering
Issue Date: 2024-01-16 日本語WikipediaQAデータセット（Retrievalプロセス付き） #Article
Issue Date: 2023-12-23 GPTsより精度の高いRAGシステムの構築 #Article#InformationRetrieval#NLP
Issue Date: 2023-12-21 Structured Hierarchical Retrieval, llama-index Comment元ツイート: https://x.com/llama_index/status/1737515390664872040?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#InformationRetrieval#NLP
Issue Date: 2023-12-21 Structured Hierarchical Retrieval, llama-index Comment元ツイート: https://x.com/llama_index/status/1737515390664872040?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2023-12-21 Build a search engine, not a vector DB #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2023-12-21 Build a search engine, not a vector DB #Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2023-11-22 Deconstructing RAG CommentRAGにおける様々な戦略がまとまっている（リンク付き ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2023-11-22 Deconstructing RAG CommentRAGにおける様々な戦略がまとまっている（リンク付き ... #Article#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-11-15 ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました, 2023 Comment低コストで社内文書に対するRAGを実現することに注力している。以下、図はブログから引用。基本的にはバッチジョブで社内文書をベクトル化しS3へ格納。アプリ起動時にS3から最新データを読み込み検索可能にしRAGするという流れ。低コスト化のために、Embedding作成にOpenSourceの特に日本語テ ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-11-15 ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました, 2023 Comment低コストで社内文書に対するRAGを実現することに注力している。以下、図はブログから引用。基本的にはバッチジョブで社内文書をベクトル化しS3へ格納。アプリ起動時にS3から最新データを読み込み検索可能にしRAGするという流れ。低コスト化のために、Embedding作成にOpenSourceの特に日本語テ ... #Article#Pocket
Issue Date: 2023-11-13 Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models #Article#Pocket
Issue Date: 2023-11-13 Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library#Evaluation
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library#Evaluation
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library
Issue Date: 2023-10-29 LangChainのRAGの改善法, LayerX機械学習勉強会 Comment以下リンクからの引用。LangChainから提供されているRetrieverのcontext抽出の性能改善のためのソリューション> Multi representation indexing：検索に適した文書表現（例えば要約）の作成Query transformation：人間の質問を変換して ...

### DocumentSummarization (33)

#Article#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2021-06-03 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL’16 Comment#371 と同様コピーメカニズムを提案した論文。Joint Copy ModelやCOPYNETと呼ばれる。 次の単語が "生成" されるのか "コピー" されるのかをスコアリングし、各単語がコピーされる確率と生成される確率をMixtureした同時確率分布で表現する（ #207 等でも説明されてい解 ... #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2021-06-02 Pointing the Unknown Words, Gulcehre+, ACL’16 CommentConditional Copy Model （Pointer Softmax）を提案した論文。単語を生成する際に、語彙内の単語から生成する分布、原文の単語から生成する分布を求める。後者はattention distributionから。コピーするか否かを決める確率変数を導入し（sigmoid）、解 ...

#Article#Document#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-17 Machine-made index for technical literature: an experiment, IBM Journal of Research and Development, 1958. Comment初期の要約研究。Luhnらの研究よりはcitation countが少ない。 ... #Article#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-11 The Decomposition of Human-Written Summary Sentences. Hongyan Jing et al. SIGIR’99. Comment参照要約 原文書対が与えられた時に、参照要約中の単語と原文書中の単語のアライメントをとるHMMベースな手法を提案。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34812500-2d1d7d32-f6e9-11e7 ... #Article#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-11 The automatic construction of large-scale corpora for summarization research. Daniel Marcu. SIGIR’99 Comment<Abstract, Text>のタプルが与えられた時に、<Abstract, Extract, Text>のタプルを自動的に生成。ExtractはAbstractと対応するText中の重要部（節やsentence）。 <Abstract, Extract, Text>に含まれるExtract ... #Article#Multi#Single#Document#Unsupervised#GraphBased#NLP#Extractive
Issue Date: 2018-01-01 LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization, Erkan+, Journal of Artificial Intelligence Research, 2004 Comment代表的なグラフベースな(Multi) Document Summarization手法。 ほぼ #214 と同じ手法。 2種類の手法が提案されている： * [LexRank] tf-idfスコアでsentenceのbag-of-wordsベクトルを作り、cosine similarit ... #Article#Document#Classic#NLP
Issue Date: 2018-01-01 The automatic creation of literature abstracts, Luhn, IBM Journal of Research Development, 1958 Comment文書要約研究初期の研究 ... #Article#Document#StructuredLearning#DomainAdaptation#Supervised#NLP#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 転移学習による抽出型要約の精度向上, 西川+, 情報処理学会研究報告, 2011 Comment構造学習を利用した文書要約モデル #126 なども利用し転移学習を行なっている。 ... #Article#Single#Document#Supervised#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Document Summarization using Conditional Random Fields, Shen+, IJCAI07 CommentCRFを用いて単一文書要約の手法を考えましたという話。 気持ちとしては、 ``` 1. Supervisedなモデルでは、当時は原文書中の各文を独立に2値分類して要約を生成するモデルが多く、sentence間のrelationが考慮できていなかった 2. unsupervisedな手法で ... #Article#Supervised#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Text Summarization using a trainable summarizer and latent semantic analysis, Yeh+, Information Processing and Management 2005 #Article#Survey#NLP
Issue Date: 2017-12-31 A survey on Automatic Text Summarization, Das+, CMUの教材？ Commentきちんとしたconferenceの論文ではないと思うので、Referなどはしないほうがいいかも。 勉強には良い。 ... #Article#Multi#NLP#Dataset#QueryBiased#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL.14 Comment[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf) ... #Article#NLP#Snippets
Issue Date: 2017-12-28 Web page summarization using clickthrough data, Sun et al., SIGIR’05, 2005 #Article#NLP#Snippets#QueryBiased
Issue Date: 2017-12-28 Learning query-biased web page summarization, Wang et al., CIKM’07, 2007 Comment・従来のquery-biasedな要約におけるclassificationアプローチは，training内のdocumentの情報が未知のdocumentのsentenceのclassificationに役立つというものだった．これは，たとえば似たような情報を多く含むscientific artic ... #Article#NLP#Snippets
Issue Date: 2017-12-28 Enhanced web document summarization using hyperlinks, Delort et al., HT’03, 2003 Comment・Genericなweb pageの要約をつくる ・要約を作る際に，ページの内容から作るわけではなく，contextを用いて作る．contextとは，target pageにリンクを張っているページにおけるリンクの周辺にある文のこと． ・contextを利用した要約では，partialityとt ... #Article#NLP#Snippets#QueryBiased
Issue Date: 2017-12-28 A task-oriented study on the influencing effects of query-biased summarization in web searching, White et al., Information Processing and Management, 2003 Comment・search engineにおいてquery-biasedな要約の有用性を示したもの ・task-orientedな評価によって，提案手法がGoogleやAltaVistaのスニペットよりも良いことを示す． ・提案手法は文選択によるquery-biased summarization．スコアリ ... #Article#NLP#Temporal
Issue Date: 2017-12-28 HLTCOE at TREC 2013: Temporal Summarization, Xu et al, TREC 2013 #Article#NLP#Temporal
Issue Date: 2017-12-28 BJUT at TREC 2013 Temporal Summarization Track, yang et al. TREC2013 Comment・次のモジュールにより構成される。Preprocess, Retrieval, Information expansion, Sentence choosing and ranking ・Preprocess: GPGファイルをTXTファイルに変換。indexをはる。 ・Retrieval: ... #Article#NLP#Update#Dataset
Issue Date: 2017-12-28 DUC 2007, Update Summarization Dataset #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 Update Summary Update, Copeck et al., TAC’08 Comment被引用数は少ないが、良い論文からreferされているイメージ ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 DualSum: a Topic-Model based approach for update summarization, Delort et al., EACL’12 Comment・大半のupdate summarizationの手法はdocument set Aがgivenのとき，document set Bのupdate summarizationをつくる際には，redundancy removalの問題として扱っている． ・この手法は，1つのsentenceの中にre ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 Document Update Summarization Using Incremental Hierarchical Clustering, Wang et al.,　CIKM’10 Comment・既存のMDSではdocumentをbatch処理するのが前提．typicalなクラスタリングベースの手法やグラフベースの手法はsentence-graphを構築して要約を行う．しかし，情報がsequentialに届き，realtimeで要約を行いたいときにこのような手法を使うと，毎回すでに処理した ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Update Summarization: Adaptive Sentence Selection based on Prevalence and Novelty, McCreadie et al., CIKM’14 Comment・timelyなeventに対してupdate summarizationを適用する場合を考える．たとえば6日間続いたeventがあったときにその情報をユーザが追う為に何度もupdate summarizationシステムを用いる状況を考える．6日間のうち新しい情報が何も出てこない期間はirrele ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 Update Summarization using Semi-Supervised Learning Based on Hellinger Distance, Wang et al., CIKM’15, 2015.10 Comment・Hellinger Distanceを用いてSentence Graphを構築．ラベル伝搬により要約に含める文を決定する手法 ・update summarizationの研究ではsimilarityをはかるときにcosine similarityを用いることが多い． ・cosine similうー ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 TimedTextRank: Adding the Temporal Dimension to Multi-Document Summarization, Xiaojun Wan, SIGIR’07, 2007.07 Comment・evolving topicsを要約するときは，基本的に新しい情報が重要だが，TextRankはそれが考慮できないので拡張したという話． ・dynamic document setのnew informationをより重視するTimedTextRankを提案 ・TextRankのvoteの部分 ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 The LIA Update Summarization Systems at TAC-2008, Boudin et al. TAC’08, 2008.11 Comment・Scalable MMR #32 とVariable length intersection gap n-term modelを組み合わせる． ・Variable length intersection gap n-term modelは，あるトピックのterm sequenceは他の異なる語と ... #Article#NLP#Update#COLING
Issue Date: 2017-12-28 A Scalable MMR Approach to Sentence Scoring for Multi-Document Update Summarization, Boudin et al., COLING’08, 2008.08 Comment・MMR #243 をupdate summarization用に拡張．History（ユーザが過去に読んだsentence）の数が多ければ多いほどnon-redundantな要約を出す （Queryに対するRelevanceよりもnon-redundantを重視する） ・Historyの大きさに ... #Article#NLP#IntegerLinearProgramming (ILP)#Update#NAACL
Issue Date: 2017-12-28 Improving Update Summarization via Supervised ILP and Sentence Reranking, Li et al. NAACL’15, 2015.05 Comment・update summarizationをILPで定式化．基本的なMDSのILPのterm weightingにsalienceの要素に加えてnoveltyの要素を加える．term weightingにはbigramを用いる．bigram使うとよくなることがupdate summarization ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 Update Summarization Based on Co-Ranking with Constraints, Wiaojun Wan, COLING’12, 2012.12 Comment・PageRankの枠組みを拡張してold datasetとnew dataset内のsentenceをco-ranking ・co-rankingするときは，update scoreとconsistency scoreというものを求め相互作用させる． ・update scoreが高いsente ... #Article#Multi#NLP#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 NewsInEssence: Summarizing ONLINE NEWS TOPICS, Radev+, Communications of the ACM, 05, 2005.10 Comment・Centroid-Basedな手法(MEADと同じ手法)で要約を生成 ・Personalizationはかけていない ... #Article#PersonalizedDocumentSummarization#NLP#ACL#COLING
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Text Summarization based on the Global Document Annotation, COLING-ACL, Nagao+, 1998, 1998.08 CommentPersonalized summarizationの評価はしていない。提案のみ。以下の3種類の手法を提案 keyword-based customization 関心のあるキーワードをユーザが入力し、コーパスやwordnet等の共起関係から関連語を取得し要約に利用する 文書の ... #Article#GraphBased#Comments#NLP#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Comments-Oriented Document Summarization: Understanding Documents with Reader’s Feedback, Hu+, SIGIR’08, 2008.07

### Dataset (28)

#Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ...

#Article#Survey#NLP#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#InstructionTuning#SyntheticData
Issue Date: 2024-11-21 SmolLM2, 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1859598525723488478?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QOrca-AgenInstruct-1M #1521 よりもSmolLMのSFTで各種ベンチで高い性能を獲得![image]( ... #Article#MachineTranslation#NLP#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参 ... #Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp Corpus v3, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-jp-3 #1418 の学習に利用されているコーパス ... #Article#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-08-30 Firecrawl, 2024.09 CommentsitemapなしでWebサイト全体をクローリングできるAPI。LLMで利用可能なマークダウンや、構造化データに変換もしてくれる模様。 ... #Article#Tutorial#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#MachineLearning#AudioProcessing
Issue Date: 2023-08-16 CommonVoice Comment音声対応のアプリケーションをトレーニングするために誰でも使用できるオープンソースの多言語音声データセット ... #Article#NLP#LanguageModel#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ... #Article#RecommenderSystems#NLP#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。 #Article#RecommenderSystems#NLP
Issue Date: 2023-05-06 SNAP: Web data: Amazon reviews #Article#NLP#InstructionTuning#DataDistillation
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ... #Article#Education#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset #Article#RecommenderSystems#CTRPrediction
Issue Date: 2021-06-01 Criteo Dataset CommentCriteo Dataset (https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/data) DeepFM等のモデルで利用されているCTR Predictionのためのデータセット # Data Description traAvazu D ... #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#RecommenderSystems#Tutorial#Tools
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2020-08-29 Open Bandit Dataset CommentOpen Bandit pipelineも参照資料: https://speakerdeck.com/usaito/off-policy-evaluationfalseji-chu-toopen-bandit-dataset-and-pipelinefalseshao-jie ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP#LanguageModel#Library
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2019-04-12 Recommender System Datasets, Julian McAuley CommentRecommender Systems研究に利用できる各種データセットを、Julian McAuley氏がまとめている。 氏が独自にクロールしたデータ等も含まれている。 非常に有用。 ... #Article#Tutorial#Survey
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ... #Article#Multi#DocumentSummarization#NLP#QueryBiased#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL.14 Comment[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf) ... #Article#DocumentSummarization#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 DUC 2007, Update Summarization Dataset

### Evaluation (20)

#Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ...

#Article#Survey#NLP#Dataset#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Tutorial#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-02 Nejumi LLMリーダーボード CommentJGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-30 LLM-as-a-judge #Article#DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#NLP#LanguageModel#Explanation
Issue Date: 2023-07-14 Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of Human Natural Language Explanations Summary本研究では、説明可能なNLPモデルのトレーニングにおいて、人間による注釈付けの説明の品質を評価する方法について検討しています。従来のSimulatabilityスコアに代わる新しいメトリックを提案し、5つのデータセットと2つのモデルアーキテクチャで評価しました。結果として、提案したメトリックがより客観的な評価を可能にする一方、Simulatabilityは不十分であることが示されました。

### PersonalizedDocumentSummarization (19)

#Article
Issue Date: 2024-05-30 The Identification of Important Concepts in Highly Structured Technical Papers, Paice+, 1993 #Article#NLP
Issue Date: 2024-05-30 Using and Evaluating User Directed Summaries to Improve Information Access #Article#Pocket#NLP#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Personalized news filtering and summarization on the web, Xindong+, 2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 29 Commentsummarizationではなく、keyword extractionの話だった ...

#Article#NLP#Personalization#review
Issue Date: 2023-05-05 Personalized summarization of customer reviews based on user’s browsing history, Zehra+, International Journal on Computer Science and Information Systems 8.2, 12 #Article#NLP#Education#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article#Pocket#NLP#Education#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Personalized Text Content Summarizer for Mobile Learning: An Automatic Text Summarization System with Relevance Based Language Model, Guangbing+, IEEE Fourth International Conference on Technology for Education, 2012, 22 #Article#NLP#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Personalized text summarization based on important terms identification, Robert+, 23rd International Workshop on Database and Expert Systems Applications, 2012, 43 Comment（あまりしっかりよめていない） 学習者のrevision（復習？）のための教材の要約手法の提案。personalizationするために、さまざまなRaterを定義し、Raterからの単語wに対する評価を集約し、最終的にuser-specificなsentence-term matrixを構築。 ... #Article#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-04-30 Personalized Extractive Summarization for a News Dialogue System, Takatsu+, SLT, 2021, 4 #Article#NLP
Issue Date: 2023-04-07 User-centred versus system-centred evaluation of a personalization system, Diaz+, Information Processing & management, 2008 Comment# Introduction 本研究では、web contentsのPersonalizationシステムにおいて、user-centered evaluationとsystem-centered evaluationの評価の問題を議論している。目的としては両者の評価を組み合わせることで、それぞれ ... #Article#Multi#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-Document Summarization using N-Gram Topic Model Fusion, Hennig+, SPIM, 2010, 2010.05 Comment・unigramの共起だけでなく，bigramの共起も考慮したPLSIモデルを提案し，jointで学習．与えられたクエリやnarrativeなどとsentenceの類似度（latent spaceで計算）を計算し重要文を決定。 ・user-modelを使ったPersonalizationはしていな ... #Article#Single#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Segmentation Based, Personalized Web Page Summarization Model, Journal of advances in information technology, vol. 3, no.3, 2012, 2012.08 Comment・Single-document ・ページ内をセグメントに分割し，どのセグメントを要約に含めるか選択する問題 ・要約に含めるセグメントは4つのfactor（segment weight, luan’s significance factor, profile keywords, compress ... #Article#Multi#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Multi-document Summarization in Information Retrieval, Yang+, Machine Learning and Cybernetics, 08, 2008.07 Comment・検索結果に含まれるページのmulti-document summarizationを行う．クエリとsentenceの単語のoverlap, sentenceの重要度を 　Affinity-Graphから求め，両者を結合しスコアリング．MMR #243 likeな手法で冗長性を排除し要約を生成する ... #Article#Multi#NLP#SearchEngine#NAACL
Issue Date: 2017-12-28 WebInEssence: A Personalized Web-Based Multi-Document Summarization and Recommendation System, Radev+, NAACL, 01, 2001.06 Comment・ドキュメントはオフラインでクラスタリングされており，各クラスタごとにmulti-document summarizationを行うことで， ユーザが最も興味のあるクラスタを同定することに役立てる．あるいは検索結果のページのドキュメントの要約を行う． 要約した結果には，extractした文の元U ... #Article#DocumentSummarization#NLP#ACL#COLING
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Text Summarization based on the Global Document Annotation, COLING-ACL, Nagao+, 1998, 1998.08 CommentPersonalized summarizationの評価はしていない。提案のみ。以下の3種類の手法を提案 keyword-based customization 関心のあるキーワードをユーザが入力し、コーパスやwordnet等の共起関係から関連語を取得し要約に利用する 文書の ... #Article#NLP#NAACL
Issue Date: 2017-12-28 A Study for Documents Summarization based on Personal Annotation, HLT-NAACL-DUC’03, Zhang+, 2003, 2003.05 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402434-d521f19e-ebe4-11e7-82cf-2f3452fa4014.png) ![image](https://user-images.githubuse重 ... #Article#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Automatic Personalized Summarization using Non-negative Matrix Factorization and Relevance Measure, IWSCA, Park+, 2008, 2008.07 Comment#15 と同様 ... #Article#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Text Summarization using NMF and Cluster Refinement, ICTC, Park+, 2011, 2011.09 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402356-5275f894-ebe4-11e7-93d7-2a3781a74b94.png) ... #Article#NLP#PRICAI
Issue Date: 2017-12-28 Personalized Summarization Agent Using Non-negative Matrix Factorization, PRICAI, Park, 2008, 2008.12 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402291-fb66cb96-ebe3-11e7-9635-790be0cf8b5d.png) ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2017-12-28 User-model based personalized summarization, Diaz+, Information Processing and Management 2007.11 CommentPDSの先駆けとなった重要論文。必ずreferすべき。 ...

### NaturalLanguageGeneration (18)

#Article#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Repository
Issue Date: 2024-07-04 OpenDevin: Code Less, Make More, 2024 CommentLLMによるOpenSourceなソフトウェア生成エージェントプラットフォームfull timeのスタッフを雇用しworldクラスのUXを目指すとのこと。楽しみ。参考: https://x.com/gneubig/status/1808493521315496229?s=46&t=Y6UuIHB0L ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-01-01 Decoding Strategies that You Need to Know for Response Generation Comment言語モデルのdecodingの方法についてよくまとまっている。まとめられているdecoding方法は以下 Greedy, BeamSearch, RandomSampling, Temperature, Top-K Sampling, Nucleus Samplingこちらの記事ではHuggingF ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-01-01 Decoding Strategies that You Need to Know for Response Generation Comment言語モデルのdecodingの方法についてよくまとまっている。まとめられているdecoding方法は以下 Greedy, BeamSearch, RandomSampling, Temperature, Top-K Sampling, Nucleus Samplingこちらの記事ではHuggingF ...

#Article#Survey#NLP#Dataset#DataToTextGeneration
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Survey#NLP#Dataset#DataToTextGeneration
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Survey#ComputerVision#NLP#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#ComputerVision#NLP
Issue Date: 2023-08-16 走行動画を説明するLLMを作成し、80台のGPUで分散並列学習させた話 #Article#ComputerVision#NLP
Issue Date: 2023-08-16 走行動画を説明するLLMを作成し、80台のGPUで分散並列学習させた話 #Article#NLP#LanguageModel#FoundationModel#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#NLP#LanguageModel#FoundationModel#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#DocumentSummarization#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-03 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL’16 Comment#371 と同様コピーメカニズムを提案した論文。Joint Copy ModelやCOPYNETと呼ばれる。 次の単語が "生成" されるのか "コピー" されるのかをスコアリングし、各単語がコピーされる確率と生成される確率をMixtureした同時確率分布で表現する（ #207 等でも説明されてい解 ... #Article#DocumentSummarization#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-02 Pointing the Unknown Words, Gulcehre+, ACL’16 CommentConditional Copy Model （Pointer Softmax）を提案した論文。単語を生成する際に、語彙内の単語から生成する分布、原文の単語から生成する分布を求める。後者はattention distributionから。コピーするか否かを決める確率変数を導入し（sigmoid）、解 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv #Article#Others#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Automatically generated linguistic summaries of energy consumption data, van der Heide+, In Proceedings of the Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, pages 553-559, 2009 #Article#Others#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A framework for automatic text generation of trends in physiological time series data, Banaee+, In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2013 #Article#SingleFramework#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A Global Model for Concept-to-Text Generation, Konstas+, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 48, pp.305--346, 2013 #Article#NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 What to talk about and how? Selective Generation using LSTMs with Coarse-to-Fine Alignment, Mei+, NAACL-HLT’16 Commentcontent-selectionとsurface realizationをencoder-decoder alignerを用いて同時に解いたという話。 普通のAttention basedなモデルにRefinerとPre-Selectorと呼ばれる機構を追加。通常のattentionにはatte ...

### GenerativeAI (18)

#Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-24 OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である危険性【東大解説】, 神楽坂やちま, 2024.12 Comment様々な有識者の見解をまとめつつ、文献を引用しつつ、かつ最終的に「人間が知能というものに対してなんらかのバイアスを持っている」可能性がある、という話をしており興味深い。一部の有識者はARC-AGIの一部の、人間なら見た瞬間に分かるようなパターン認識の問題でも解けていないことから、AGIではないと主張 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-24 OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である危険性【東大解説】, 神楽坂やちま, 2024.12 Comment様々な有識者の見解をまとめつつ、文献を引用しつつ、かつ最終的に「人間が知能というものに対してなんらかのバイアスを持っている」可能性がある、という話をしており興味深い。一部の有識者はARC-AGIの一部の、人間なら見た瞬間に分かるようなパターン認識の問題でも解けていないことから、AGIではないと主張 ... #Article#Repository
Issue Date: 2024-12-20 Genesis, Genesis-Embodied-AI, 2024.12 Comment新たな物理AIエンジン。デモ動画がすごいhttps://genesis-embodied-ai.github.io参考: https://www.linkedin.com/posts/philipp-schmid-a6a2bb196_wtf-new-open-source-physics-ai-en ...

#Article#Tutorial#Repository
Issue Date: 2024-12-12 GoogleCloudPlatform_generative-ai, Google, 2024.12 CommentGoogle Cloudで生成AI（Gemini+Vertex AI）を動かすためのサンプルコード集元ポスト:https://x.com/kazunori_279/status/1866975767869231547?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#ComputerVision#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-10-05 MovieGen, Meta, 2024.10 #Article#Survey
Issue Date: 2024-10-01 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて-, 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ, 2024.09 Commentソフトウェア開発で利用され始めている生成AIのプロダクト群と、それらに関連するソースコード生成やテストコード生成、エージェントによる自動システム開発等の研究動向、今後の展望について具体的に記述されている。SIerやITベンダー内では、実際に活用しているところも一部あるようだが、まだ検証や改革の途De ... #Article#Survey
Issue Date: 2024-10-01 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて-, 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ, 2024.09 Commentソフトウェア開発で利用され始めている生成AIのプロダクト群と、それらに関連するソースコード生成やテストコード生成、エージェントによる自動システム開発等の研究動向、今後の展望について具体的に記述されている。SIerやITベンダー内では、実際に活用しているところも一部あるようだが、まだ検証や改革の途De ... #Article#Pocket#NLP#QuestionAnswering#LLMAgent#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#ComputerVision#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 LaVie: Text-to-Video generation, demo Commentデモのデフォルトで試してみたら、3秒ほどのprompt通りの動画が生成された。FF14の赤魔導士に変えたら、それっぽいの出てきた ... #Article
Issue Date: 2023-11-17 生成系 AI でプロダクトの価値を高めるには, 2023 CommentAWS久保さんの資料。後で読む ... #Article
Issue Date: 2023-11-17 生成系 AI でプロダクトの価値を高めるには, 2023 CommentAWS久保さんの資料。後で読む ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#Alignment#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#Alignment#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article
Issue Date: 2023-07-11 Open Source AI Game Jam, 2023 CommentGenerativeAIを使ってゲームを作る取り組み ... #Article
Issue Date: 2023-07-11 Open Source AI Game Jam, 2023 CommentGenerativeAIを使ってゲームを作る取り組み ... #Article#RecommenderSystems#Survey
Issue Date: 2023-05-10 awesome-generative-information-retrieval CommentGenerativeなモデルを利用したDocument RetrievalやRecSys等についてまとまっているリポジトリ ... #Article#Tools#Programming
Issue Date: 2023-01-21 CodeGPT: The VSCode Extension with ChatGPT-Like Functionalities CommentVSCodeの拡張で、//から始まるPromptをエディタ上で記載することで対応するコードをGPT3が生成してくれる模様。便利そう ... #Article#Tools#Programming
Issue Date: 2023-01-21 CodeGPT: The VSCode Extension with ChatGPT-Like Functionalities CommentVSCodeの拡張で、//から始まるPromptをエディタ上で記載することで対応するコードをGPT3が生成してくれる模様。便利そう ...

### Finetuning (SFT) (18)

#Article#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2025-01-02 To fine-tune or not to fine-tune, Meta, 2024.08 CommentLLMをSFTする際の注意点やユースケースについて記述されている。full parameterのファインチューニングやPEFT手法のピークGPUメモリfull parameterのファインチューニングではcatastrophic forgettingに気をつける必要があることFiまた、RAGとFin ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#Alignment#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ...

#Article#Tutorial#Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#Pretraining#NLP#LanguageModel#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2024-11-28 Cross-prompt Pre-finetuning of Language Models for Short Answer Scoring, Funayama+, 2024.09 CommentAutomated Short Answer Scoring (SAS) is the task of automatically scoring a given input to a prompt based on rubrics and reference answers. Although S ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#Efficiency/SpeedUp#Pretraining#NLP
Issue Date: 2024-11-07 ZeRO: DeepSpeedの紹介, レトリバ, 2021.07 CommentZeROの説明がわかりやすいこちらの記事もわかりやすい https://zenn.dev/turing_motors/articles/d00c46a79dc976DeepSpeedのコンフィグの一覧 https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/ZeRO St ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-10-08 Unsloth Commentsingle-GPUで、LLMのLoRA/QLoRAを高速/省メモリに実行できるライブラリ ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-08-25 Liger-Kernel, 2024.08 CommentLLMを学習する時に、ワンライン追加するだけで、マルチGPUトレーニングのスループットを20%改善し、メモリ使用量を60%削減するらしい元ツイート:https://x.com/hsu_byron/status/1827072737673982056?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAこれ ... #Article#Pretraining
Issue Date: 2024-04-26 The End of Finetuning — with Jeremy Howard of Fast.ai, 2023.11 #Article#Pretraining
Issue Date: 2024-04-26 The End of Finetuning — with Jeremy Howard of Fast.ai, 2023.11 #Article#NLP#LanguageModel#Library#Repository
Issue Date: 2023-11-14 LLaMA-Factory, 2023 Comment簡単に利用できるLLaMAのfinetuning frameworkとのこと。元ツイート: https://x.com/_akhaliq/status/1724456693378040195?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QLLaMAベースなモデルなら色々対応している模様 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2023-10-29 大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 Comment以下記事中で興味深かった部分を引用> まとめると、LoRAは、[3]で言われている、事前学習モデルは大量のパラメータ数にもかかわらず低い固有次元を持ち、Fine-tuningに有効な低次元のパラメータ化も存在する、という主張にインスパイアされ、ΔWにおける重みの更新の固有次元も低いという仮説のもと ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#MachineLearning#Tools#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2023-07-11 Auto train advanced CommentHugging Face Hub上の任意のLLMに対して、localのカスタムトレーニングデータを使ってfinetuningがワンラインでできる。peftも使える。 ... #Article#MachineLearning#Tools#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2023-07-11 Auto train advanced CommentHugging Face Hub上の任意のLLMに対して、localのカスタムトレーニングデータを使ってfinetuningがワンラインでできる。peftも使える。 ... #Article#MachineLearning#Tools#LanguageModel#FoundationModel
Issue Date: 2023-06-26 LM Flow Comment一般的なFoundation Modelのファインチューニングと推論を簡素化する拡張可能なツールキット。継続的なpretragning, instruction tuning, parameter efficientなファインチューニング,alignment tuning,大規模モデルの推論などさま ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-03-30 Publicly available instruction-tuned models

### Alignment (12)

#Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Pocket
Issue Date: 2024-12-19 Alignment faking in large language models, Anthropic, 2024.12 #Article#Pocket
Issue Date: 2024-12-19 Alignment faking in large language models, Anthropic, 2024.12

#Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-19 【NLPコロキウム】Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization （NeurIPS 2024） , 2024.12 Comment#1602も参照のこと。RLHF, DPOが解いている問題が同じで、問題が同じなのでそれぞれの最適解も一緒であり解き方が違うだけ、でもDPOの方が頑張って強化学習するRLHFよりも簡単に解けるし、学習も安定してるよ、という話が、binary feedbackデータに対するアライメント手法であるKTO ... #Article#MachineLearning#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Article#MachineLearning#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#Library#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#GenerativeAI#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#GenerativeAI#Hallucination
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#Tutorial#MachineTranslation#NLP
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ... #Article#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2018-01-11 The Decomposition of Human-Written Summary Sentences. Hongyan Jing et al. SIGIR’99. Comment参照要約 原文書対が与えられた時に、参照要約中の単語と原文書中の単語のアライメントをとるHMMベースな手法を提案。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34812500-2d1d7d32-f6e9-11e7 ... #Article#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2018-01-11 The automatic construction of large-scale corpora for summarization research. Daniel Marcu. SIGIR’99 Comment<Abstract, Text>のタプルが与えられた時に、<Abstract, Extract, Text>のタプルを自動的に生成。ExtractはAbstractと対応するText中の重要部（節やsentence）。 <Abstract, Extract, Text>に含まれるExtract ...

### MLOps (12)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#Evaluation#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#Evaluation#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article
Issue Date: 2024-08-27 AutoMLOpsを使って機械学習CI_CDパイプラインを組んでみた, 2024.08 Commentpythonコードでコンポーネントや、パイプラインを関数の形で記述するだけで、MLのCI/CDパイプラインをVertexAI上に自動構築できる模様。非常にお手軽で、多くの設定ファイルなどは自動生成されるようなので、簡単に始めることができそう。記事中では、多クラス分類器を学習するためのデータをBi ...

#Article
Issue Date: 2024-08-27 AutoMLOpsを使って機械学習CI_CDパイプラインを組んでみた, 2024.08 Commentpythonコードでコンポーネントや、パイプラインを関数の形で記述するだけで、MLのCI/CDパイプラインをVertexAI上に自動構築できる模様。非常にお手軽で、多くの設定ファイルなどは自動生成されるようなので、簡単に始めることができそう。記事中では、多クラス分類器を学習するためのデータをBi ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2023-12-19 モバオクでのリアルタイムレコメンドシステムの紹介 CommentDeNAでのRecSysのアーキテクチャ（バッチ、リアルタイム）が紹介されている。バッチではワークフローエンジンとしてVertex AI Pipelineが用いられている。リアルタイムになるとアーキテクチャが非常に複雑になっている。複雑なアーキテクチャだが、Generative Recommendリ ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2023-09-05 Lessons Learnt From Consolidating ML Models in a Large Scale Recommendation System Comment推薦システムには様々なusecaseが存在しており、それらは別々に運用されることが多い。 user-item recommendation item-item recommendation query-item recommendation category-item recこれが このようなsi ... #Article#Tools#Infrastructure#Repository
Issue Date: 2022-12-01 deploy-API-to-GCP CommentFlaskAPIを（Flaskでなくても良い）Google Cloud Run上で、TerraFormで定義したインフラ環境でデプロイするためのリポジトリ0. リポジトリをclone1. Flaskアプリ作成2. FlaskアプリをDocker化3. TerraFormのStateを保存すCloud ... #Article#Tools#Infrastructure#Repository
Issue Date: 2022-12-01 deploy-API-to-GCP CommentFlaskAPIを（Flaskでなくても良い）Google Cloud Run上で、TerraFormで定義したインフラ環境でデプロイするためのリポジトリ0. リポジトリをclone1. Flaskアプリ作成2. FlaskアプリをDocker化3. TerraFormのStateを保存すCloud ... #Article#Infrastructure
Issue Date: 2022-04-27 MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン, Google Comment機械学習（ML）システムの継続的インテグレーション（CI）、継続的デリバリー（CD）、継続的トレーニング（CT）の実装と自動化 MLOpsのレベルを0~2で表現しており、各レベルごとに何が達成されるべきかが図解されている。 ![image](https://user-images.githu ... #Article#Infrastructure
Issue Date: 2022-04-27 MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン, Google Comment機械学習（ML）システムの継続的インテグレーション（CI）、継続的デリバリー（CD）、継続的トレーニング（CT）の実装と自動化 MLOpsのレベルを0~2で表現しており、各レベルごとに何が達成されるべきかが図解されている。 ![image](https://user-images.githu ... #Article#MachineLearning#Infrastructure
Issue Date: 2021-06-18 NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER, 2021 CommentNvidiaのオープンソースのinference server モデルのデプロイや管理、スケーリング等を良い感じにしてくれるフレームワーク？ ... #Article#MachineLearning#Infrastructure
Issue Date: 2021-06-18 NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER, 2021 CommentNvidiaのオープンソースのinference server モデルのデプロイや管理、スケーリング等を良い感じにしてくれるフレームワーク？ ...

### KnowledgeTracing (11)

#Article#Pocket#EducationalDataMining
Issue Date: 2024-11-30 Dynamic Key-Value Memory Networks With Rich Features for Knowledge Tracing, Sun+, IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2022.08 CommentKnowledge tracing is an important research topic in student modeling. The aim is to model a student’s knowledge state by mining a large number of exe! ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-08-17 KT-IDEM: Introducing Item Difficulty to the Knowledge Tracing Model, Pardos+ （w_ Neil T. Heffernan）, UMAP11 Comment# モチベーション computer educationやassessmentのモデルでは項目困難度を考慮している。たとえば、Computer Adaptive Testing (CAT) で利用されるIRTは項目ごとの難易度パラメータを学習する。難易度パラメータの学習がstudent perfo ... #Article#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-07-25 独立な学習者・項目ネットワークをもつ Deep-IRT, 堤+, 電子情報通信学会論文誌, 2021 Comment# モチベーション Deep-IRTで推定される能力値は項目の特性に依存しており、同一スキル内の全ての項目が等質であると仮定しているため、異なる困難度を持つ項目からの能力推定値を求められない。このため、能力パラメータや困難度パラメータの解釈性は、従来のIRTと比較して制約がある。一方、木下らが提案 ...

#Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 局所的変分法による非補償型時系列IRT, 玉野+ （持橋さん）, NEC+, 人工知能学会研究会資料 #Article#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#Tools#AdaptiveLearning#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 HMM Scalable （Bayesian Knowledge Tracing; BKT） CommentBKTを高速で学習できるツール 3-clause BSD license ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-06-02 Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 中川+, 人口知能学会論文誌, 33巻, 33号, C, 2018 CommentDKTモデルは、前提として各問題に対して知識タグ（knowledge component）が付与されていることが前提となっている。しかし世の中には、知識タグが振られているデータばかりではないし、そもそもプログラミング教育といった伝統的な教育ではない分野については、そもそも知識タグを構造的に付与するこ ... #Article#Tutorial#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-30 Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge, Corbett+, User Modeling and User-Adapted Interaction, 1995 CommentBayesian Knowledge Tracing (BKT)を提案した論文。Knowledge Tracingについて研究するなら必ず抑えておくべき。 以後、BKTを拡張した研究が数多く提案されている。![image](https://user-images.githubusercontent. ... #Article#Dataset#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, Hu+, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2019 CommentDKT等のDeepなモデルでは、これまで問題テキストの情報等は利用されてこなかったが、learning logのみならず、問題テキストの情報等もKTする際に活用した研究。 #354 をより洗練させjournal化させたものだと思われる。 #354 ではKTというより、問題の正誤を予測するモデモデ ...

### StudentPerformancePrediction (10)

#Article#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#Tools#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 HMM Scalable （Bayesian Knowledge Tracing; BKT） CommentBKTを高速で学習できるツール 3-clause BSD license ... #Article#Tutorial#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ...

#Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge, Corbett+, User Modeling and User-Adapted Interaction, 1995 CommentBayesian Knowledge Tracing (BKT)を提案した論文。Knowledge Tracingについて研究するなら必ず抑えておくべき。 以後、BKTを拡張した研究が数多く提案されている。![image](https://user-images.githubusercontent. ... #Article#Dataset#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-05-29 Behavior-Based Grade Prediction for MOOCs Via Time Series Neural Networks, Chiang+, IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING, VOL. 11, NO. 5, AUGUST 2017 CommentMOOCsでの生徒のgradeを予測するモデルを提案。MOOCsでは生徒のassessmentに対するreponseがsparseで、かつpersonalizedなモデルが必要なため成績予測はチャレンジングなタスク。 lecture-video-watching clickstreams を利用しN ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, Hu+, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2019 CommentDKT等のDeepなモデルでは、これまで問題テキストの情報等は利用されてこなかったが、learning logのみならず、問題テキストの情報等もKTする際に活用した研究。 #354 をより洗練させjournal化させたものだと思われる。 #354 ではKTというより、問題の正誤を予測するモデモデ ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Deep Knowledge Tracing, Piech+, NIPS, 2015 CommentKnowledge Tracingタスクとは： 　特定のlearning taskにおいて、生徒によってとられたインタラクションの系列x0, ..., xtが与えられたとき、次のインタラクションxt+1を予測するタスク 　典型的な表現としては、xt={qt, at}, where qt=knowkn ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Improving Matrix Factorization Techniques of Student Test Data with Partial Order Constraints, Beheshti+, UMAP, 2012 Comment生徒の学習の場合は、prerequisiteがあるので、factorizationする空間をかなり小さくする。 MFは、domain structure discovering (どのアイテムが生徒間の特定のスキルに紐づいているか)にも使える。 たとえば、生徒-アイテム行列をVとすると、V=各kn ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Models for Forecasting Student Performance, Thai-Nghe+, EDM, 2011 Commentstudent performanceは、推薦システムの問題において、下記の２種類にcastできる： 1. rating prediction task, すなわち、ユーザ・アイテム・ratingを、生徒・タスク・パフォーマンスとみなす 2. sequentialなエフェクトを考慮して、foreTe ...

### FoundationModel (10)

#Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#MulltiModal#MultiLingual
Issue Date: 2024-12-04 Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models, AWS, 2024.12 Comment参考:https://qiita.com/ysit/items/8433d149dbaab702d526テクニカルレポート: https://assets.amazon.science/9f/a3/ae41627f4ab2bde091f1ebc6b830/the-amazon-nova-family ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-12-19 TokyoTechLLM CommentLlama2の日本語性能を継続事前学習で引き上げたLLM。2023年12月時点の日本語オープンソースLLMの中で最高性能とのこと。開発者の方による詳細はこちら:https://zenn.dev/tokyotech_lm/articles/d6cb3a8fdfc907すごい読み応え…checkpoin ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-11-01 tsuzumi, NTT’23 CommentNTT製のLLM。パラメータ数は7Bと軽量だが高性能。MTBenchのようなGPT4に勝敗を判定させるベンチマークで、地理、歴史、政治、社会に関する質問応答タスク（図6）でgpt3.5turboと同等、国産LLMの中でトップの性能。GPT3.5turboには、コーディングや数学などの能力では劣るとt ...

#Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-11-01 tsuzumi, NTT’23 CommentNTT製のLLM。パラメータ数は7Bと軽量だが高性能。MTBenchのようなGPT4に勝敗を判定させるベンチマークで、地理、歴史、政治、社会に関する質問応答タスク（図6）でgpt3.5turboと同等、国産LLMの中でトップの性能。GPT3.5turboには、コーディングや数学などの能力では劣るとt ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-23 Introducing CM3leon, a more efficient, state-of-the-art generative model for text and images, 2023 Summary最近の自然言語処理の進歩により、生成型AIモデルへの関心と研究が加速しています。CM3leonは、テキストから画像への生成と画像からテキストへの生成を行う単一の基礎モデルです。 #Article#ComputerVision#InductiveBias
Issue Date: 2023-07-12 Objaverse-XL: A Universe of 10M+ 3D Objects Comment10Mを超える3D objectのデータセットを公開し、3D Modelの基盤モデルとしてZero123-XLを訓練。元ツイートのGifがわかりやすい。https://twitter.com/mattdeitke/status/1678855859089326080?s=46&t=8VBxVyn ... #Article#MachineLearning#Tools#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-06-26 LM Flow Comment一般的なFoundation Modelのファインチューニングと推論を簡素化する拡張可能なツールキット。継続的なpretragning, instruction tuning, parameter efficientなファインチューニング,alignment tuning,大規模モデルの推論などさま ... #Article#NLP#LanguageModel#Library#Repository
Issue Date: 2023-05-08 OpenSource PaLM, 2023 Comment150m,410m,1bのモデルがある。Googleの540bには遠く及ばないし、emergent abilityも期待できないパラメータ数だが、どの程度の性能なのだろうか。 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ...

### CTRPrediction (8)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NewsRecommendation#MLOps#Evaluation#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NewsRecommendation#MLOps#Evaluation#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2021-10-29 Simple and scalable response prediction for display advertising, Chapelle+, Criteo, Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2013 Comment日本語解説： https://ameblo.jp/cyberanalyst/entry-11784152713.html CTR予測の概要や、広告主・事業者にとってCTR予測ができることでどのようなメリットがあるかなどがまとまっている。 論文の手法自体は、logistic regressio ...

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2021-10-29 2010年代前半のAIの巨人達のCTR Prediction研究 #Article#RecommenderSystems#Tutorial
Issue Date: 2021-10-29 バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ, 関さん Commentなぜクリック率を上げたいのかという説明が非常に参考になる： >しかしその広告を掲載する側から考えればクリック率の低い広告を出すことは売上が下がってしまうため，クリック率が>低いとなかなか広告を表示することができなくなってしまいます． その際よく使われるのはeCPMという指標です． eCPMはそ ... #Article#RecommenderSystems#Dataset
Issue Date: 2021-06-01 Criteo Dataset CommentCriteo Dataset (https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/data) DeepFM等のモデルで利用されているCTR Predictionのためのデータセット # Data Description traAvazu D ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#FactorizationMachines
Issue Date: 2021-05-25 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction, Guo+, IJCAI’17 CommentFactorization Machinesと、Deep Neural Networkを、Wide&Deepしました、という論文。Wide=Factorization Machines, Deep=DNN。高次のFeatureと低次のFeatureを扱っているだけでなく、FMによってフィールドご#2 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#FactorizationMachines
Issue Date: 2021-05-25 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, Lian+, KDD‘18 Comment#349 DeepFMの発展版#281 にも書いたが、下記リンクに概要が記載されている。 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 ...

### LLMAgent (7)

#Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Repository#Conversation
Issue Date: 2024-10-02 AutoGen, Microsoft, 2024.10 CommentAutoGen is an open-source programming framework for building AI agents and facilitating cooperation among multiple agents to solve tasks. AutoGen aims ... #Article#Pocket#NLP#QuestionAnswering#GenerativeAI#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-07-04 OpenDevin: Code Less, Make More, 2024 CommentLLMによるOpenSourceなソフトウェア生成エージェントプラットフォームfull timeのスタッフを雇用しworldクラスのUXを目指すとのこと。楽しみ。参考: https://x.com/gneubig/status/1808493521315496229?s=46&t=Y6UuIHB0L ... #Article#NLP#LanguageModel#Library
Issue Date: 2023-09-30 Agents: An opensource framework for autonomous language agents Comment以下の特徴を持つLLMAgent開発のためのフレームワークlong-short term memorytool usageweb navigationmulti-agent communicationhuman-agent interactionsymbolic ... #Article#Tools#InformationRetrieval#NLP#Library
Issue Date: 2023-04-22 Llamaindex CommentLlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-insert-index/ ... #Article#Tools#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#Library
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ...

### FactorizationMachines (6)

#Article#RecommenderSystems#Tools#Library
Issue Date: 2021-07-03 DeepなFactorization Machinesの実装たち Comment下記モデルが実装されているすごいリポジトリ。論文もリンクも記載されており、Factorization Machinesを勉強する際に非常に参考になると思う。MITライセンス。各手法はCriteoのCTRPredictionにおいて、AUC0.8くらい出ているらしい。 Logistic Re ... #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2021-07-02 Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems, Naumov+, Facebook, arXiv‘19 CommentFacebookが開発したopen sourceのDeepな推薦モデル（MIT Licence）。モデル自体はシンプルで、continuousなfeatureをMLPで線形変換、categoricalなfeatureはembeddingをlook upし、それぞれfeatureのrepresen実装 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#CTRPrediction
Issue Date: 2021-05-25 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction, Guo+, IJCAI’17 CommentFactorization Machinesと、Deep Neural Networkを、Wide&Deepしました、という論文。Wide=Factorization Machines, Deep=DNN。高次のFeatureと低次のFeatureを扱っているだけでなく、FMによってフィールドご#2 ...

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#CTRPrediction
Issue Date: 2021-05-25 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, Lian+, KDD‘18 Comment#349 DeepFMの発展版#281 にも書いたが、下記リンクに概要が記載されている。 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 ... #Article#RecommenderSystems#Library
Issue Date: 2018-01-01 fastFM Comment実装されているアルゴリズム：Factorization Machines 実装：python 使用方法：pythonライブラリとして利用 ※ Factorization Machinesに特化したpythonライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recs ... #Article#RecommenderSystems#Tools#Library
Issue Date: 2018-01-01 LibRec Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Factorization Machines、 　　　　　　　　　　　　　　Restricted Boltzman Machineなど、計70種類のアルゴリズムが実装 実装：Java 使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用 ※参考： h ...

### DataToTextGeneration (5)

#Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#Others#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Automatically generated linguistic summaries of energy consumption data, van der Heide+, In Proceedings of the Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, pages 553-559, 2009

#Article#NaturalLanguageGeneration#Others#NLP
Issue Date: 2017-12-31 A framework for automatic text generation of trends in physiological time series data, Banaee+, In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2013 #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2017-12-31 What to talk about and how? Selective Generation using LSTMs with Coarse-to-Fine Alignment, Mei+, NAACL-HLT’16 Commentcontent-selectionとsurface realizationをencoder-decoder alignerを用いて同時に解いたという話。 普通のAttention basedなモデルにRefinerとPre-Selectorと呼ばれる機構を追加。通常のattentionにはatte ...

### MachineTranslation (5)

#Article#NLP#Dataset#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参 ... #Article#Metrics#NLP
Issue Date: 2023-05-10 METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments, Banerjee+, CMU, ACL Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and_or Summarization Comment# イントロ MTの評価はBLEUが提案されてから過去2年間で注目されている。BLEUはNIST metricと関連しており、研究で利用されてきた。自動評価は素早く、より簡便に、human evaluationよりも安価に評価をすることができる。また、自動評価は他のシステムとの比較だけでなく、on ... #Article#NeuralNetwork#Embeddings#Pocket#NLP
Issue Date: 2021-06-07 Improving Neural Machine Translation with Compact Word Embedding Tables, Kumar+, 2021 CommentNMTにおいてword embeddingがどう影響しているかなどを調査しているらしい ...

#Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-03 Probing Word Translations in the Transformer and Trading Decoder for Encoder Layers, ACL‘21 CommentTransformerに基づいたNMTにおいて、Encoderが入力を解釈し、Decoderが翻訳をしている、という通説を否定し、エンコーディング段階、さらにはinput embeddingの段階でそもそも翻訳が始まっていることを指摘。エンコーディングの段階ですでに翻訳が始まっているのであれば、エ ... #Article#Tutorial#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ...

### InstructionTuning (5)

#Article#NLP#Dataset#SyntheticData
Issue Date: 2024-11-21 SmolLM2, 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1859598525723488478?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QOrca-AgenInstruct-1M #1521 よりもSmolLMのSFTで各種ベンチで高い性能を獲得![image]( ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-08 Unsloth Commentsingle-GPUで、LLMのLoRA/QLoRAを高速/省メモリに実行できるライブラリ ...

#Article#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-06 Reflection 70B, GlaiveAI, 2024.09 Commentただまあ仮に同じInputを利用していたとして、promptingは同じ（モデルがどのようなテキストを生成し推論を実施するかはpromptingのスコープではない）なので、そもそも同じInputなのでfair comparisonですよ、という話に仮になるのだとしたら、そもそもどういう設定で比較実験 ... #Article#NLP#Dataset#DataDistillation
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ...

### CollaborativeFiltering (4)

#Article#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#SearchEngine#WebSearch#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users, Sugiyama+, NAIST, WWW’04 Comment検索結果のpersonalizationを初めてuser profileを用いて実現した研究 user profileはlong/short term preferenceによって構成される。 long term: さまざまなソースから取得される short term: 当日のセッショ ... #Article#RecommenderSystems#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Simulated Analysis of MAUT Collaborative Filtering for Learning Object Recommendation, Manouselis+, Social Information Retrieval for Technology-Enhanced Learning & Exchange, 2007 Comment教員に対して教材を推薦しようという試み（学生ではないようだ）。 教員は、learning resourcesに対して、multi-criteriaなratingを付与することができ、それをCFで活用する（CELEBRATE web portalというヨーロッパのポータルを使用したらしい）。 CFLe ... #Article#RecommenderSystems#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative filtering for implicit feedback datasets, Hu+, International Conference on Data Mining, 2008 CommentImplicit Feedbackなデータに特化したMatrix Factorization (MF)、Weighted Matrix Factorization (WMF)を提案。 ユーザのExplicitなFeedback（ratingやlike, dislikeなど）がなくても、MFが適用可日 ...

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems Wang+, KDD’15 CommentRating Matrixからuserとitemのlatent vectorを学習する際に、Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）によるitemのembeddingを活用する話。 Collaborative FilteringとContents-based Fil解 ...

### AWS (4)

#Article#Infrastructure
Issue Date: 2023-08-27 SQL vs. NoSQL cheetsheet, AWS, Azure and Google Cloud Commentデータタイプやユースケースに応じてAWS上のサービスなどをマッピングしてくれているチートシート。わかりやすい。 ... #Article#Infrastructure#AWSLambda
Issue Date: 2023-04-23 Lambda tips CommentAWS Lambda and EFS Troubleshooting https://www.digitalsanctuary.com/aws/aws-lambda-and-efs-troubleshooting.html VPC内のEFSにアクセスできるようなセキュリティー【AWS】VPC ... #Article#Infrastructure#ECS
Issue Date: 2023-04-16 ECS tips Commentキャパシティプロバイダーについて https://dev.classmethod.jp/articles/regrwoth-capacity-provider/Fargateをスポットで7割引で使うFargate Spotとは？ #reinvent https://dev.classmeth ...

#Article#Infrastructure
Issue Date: 2021-10-08 データレイクのつくりかた、つかいかた、そだてかた, 関山, AWS Summit Commentこちらも参照のこと https://logmi.jp/tech/articles/324242◆伝統的なデータウェアハウスの限界： 場当たり的にデータを蓄積し、活用しているとデータのサイロ化が生じてしまう。 サイロ化したデータを一箇所にまとめて活用できるようにしましょうというのがData Lakeの ...

### A/B Testing (4)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#Evaluation
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#Evaluation
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article
Issue Date: 2023-04-26 Controlled experiments on the web: survey and practical guide, 2023 CommentA/Bテストのベストプラクティスが書かれているらしい ...

#Article
Issue Date: 2023-04-26 Controlled experiments on the web: survey and practical guide, 2023 CommentA/Bテストのベストプラクティスが書かれているらしい ...

### Quantization (4)

#Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-26 Introducing quantized Llama models with increased speed and a reduced memory footprint, Meta, 2024.10 #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-26 Introducing quantized Llama models with increased speed and a reduced memory footprint, Meta, 2024.10 #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-08-20 4-bit Llama 3.1, NeuralMagic, 2024.08

#Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-07-22 LLaMA2を3行で訓練 CommentLLaMA2を3行で、1つのA100GPU、QLoRAで、自前のデータセットで訓練する方法 ...

### LLM-as-a-Judge (4)

#Article#Survey#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ...

#Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ...

### RelevanceJudgment (3)

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2017-12-28 Relevance Judgment in epistemic and hedonic information searches, Xu, Chen, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2007 Comment・informative relevance: 知識を求める検索など（個人のブログ，経済ニュースとか） ・affective relevance: 楽しみや感情に刺激を受けるための情報を求める検索の場合（2chまとめとか，哲学ニュースまとめとか？） ・topicality, novelty, ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-28 Relevance judgment: What do information users consider beyond topicality? Xu, Chen, 2007 Comment・relevanceとsignificantに関連するcriteriaは，topicalityとnovelty ・reliabilityおよびunderstandabilityはsmaller degreeでsignificant, scopeはsignificantでない ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-28 A cognitive model of document use during a research project, Wang and Soergel, 1998 Commenttopicality, orientation, quality, novelty（の順番で）がrelevantなdocumentを選択したときのcriteriaとして採用されていたことを報告 ...

### QuestionAnswering (3)

#Article#Pocket#NLP#LLMAgent#GenerativeAI#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Repository
Issue Date: 2024-09-11 PaperQA2, 2023.02 Comment元ポスト: https://x.com/sgrodriques/status/1833908643856818443?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-01-16 日本語WikipediaQAデータセット（Retrievalプロセス付き） #Article#NeuralNetwork#Document#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Teaching Machines to Read and Comprehend, Hermann+, NIPS 2015 Commentだいぶ前に読んだので割とうろおぼえ。 CNN/DailyMailデータセットの作成を行なった論文（最近Neuralな文”書”要約の学習でよく使われるやつ）。 CNN/DailyMailにはニュース記事に対して、人手で作成した要約が付与されており、要約中のEntityを穴埋めにするなどして、 ...

### MatrixFactorization (3)

#Article#RecommenderSystems#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative filtering for implicit feedback datasets, Hu+, International Conference on Data Mining, 2008 CommentImplicit Feedbackなデータに特化したMatrix Factorization (MF)、Weighted Matrix Factorization (WMF)を提案。 ユーザのExplicitなFeedback（ratingやlike, dislikeなど）がなくても、MFが適用可日 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems Wang+, KDD’15 CommentRating Matrixからuserとitemのlatent vectorを学習する際に、Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）によるitemのembeddingを活用する話。 Collaborative FilteringとContents-based Fil解 ... #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2018-01-02 Probabilistic matrix factorization, Salakhutdinov+, Advances in neural information processing systems, 2007

### ReviewGeneration (3)

#Article#NLP
Issue Date: 2021-03-17 Unsupervised Opinion Summarization as Copycat-Review Generation, Bražinskas, arXiv20 #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-08-17 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv

### Assessment (3)

#Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-04 ChatBot Arena, lmsys org, 2023.05 Commentクラウドソーシング型のチャットボット評価するシステム。ユーザはシステムにアクセスすると、二つのanonymisedされたLLMと対話し、どちらが優れていたかをvotingする。すべてのシステムとユーザのinteractionはロギングされており、最終的にElo RatingでLLM.をランキング付け ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-30 PandaLM Comment異なるLLMを再現性のある形で評価するためのライブラリ2つの異なるLLMのoutputを比較し、どちらが優れているか理由付きで説明する。人間が作成して1000サンプルの多様なアノテーションデータセットを使い評価できる。 ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-18 Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems, Choi+, RiiiD Research, arXiv 2020 Comment# 概要 テストのスコアや、gradeなどはシステムの外側で取得されるものであり、取得するためにはコストがかかるし、十分なラベル量が得られない（label-scarce problem）。そこで、pre-training/fine-tuningの手法を用いて、label-scarce proble ...

### AES(AutomatedEssayScoring) (3)

#Article#Pretraining#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-28 Cross-prompt Pre-finetuning of Language Models for Short Answer Scoring, Funayama+, 2024.09 CommentAutomated Short Answer Scoring (SAS) is the task of automatically scoring a given input to a prompt based on rubrics and reference answers. Although S ... #Article#Pocket#NLP#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 国語記述問題自動採点システムの開発と評価, Yutaka Ishii+, 日本教育工学会, 2024.05 #Article#NLP#LanguageModel#Education
Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ: https://mizumot.com/lablog/archives/18 ...

### ChatGPT (3)

#Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-09-30 GPT-4V Commentおう…やべえな… ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 HuggingChat, 2023 Commentclosedな世界で開発されるOpenAIのChatGPTに対して、Openなものが必要ということで、huggingfaceが出してきた例のアレです ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 HuggingChat, 2023 Commentclosedな世界で開発されるOpenAIのChatGPTに対して、Openなものが必要ということで、huggingfaceが出してきた例のアレです ...

### Analysis (3)

#Article#LanguageModel#OpenWeightLLM#Slide#Japanese
Issue Date: 2024-09-03 LLMに日本語テキストを学習させる意義, Koshiro Saito+, 第261回自然言語処理研究発表会, 2024.08 Comment英日翻訳や日本特有の知識を問われるようなQAにおいて、日本語データによる学習の効果があることが示唆されている模様。たとえば、#1359 に示されている通り、Llama2における日本語データの割合は0.2%とかなので、英語圏のOpenLLMにおいて、日本語データの比率がどれだけ少ないかがわかる。 ... #Article#MachineLearning#Transformer
Issue Date: 2023-10-29 大規模言語モデルにおいて､「知識は全結合層に蓄積される」という仮説についての文献調査 Commentタイトルの通り、知識がFFNに蓄積されていると主張しているらしい原論文を読み解いている。まとめを引用すると> 「知識は全結合層に蓄積される」という表現は､ややラジカルで､少なくともこの論文では「全結合層は知識獲得において重要」という程度の､もう少しマイルドな主張をしているように見受けられまし ... #Article#MachineLearning#Transformer
Issue Date: 2023-10-29 大規模言語モデルにおいて､「知識は全結合層に蓄積される」という仮説についての文献調査 Commentタイトルの通り、知識がFFNに蓄積されていると主張しているらしい原論文を読み解いている。まとめを引用すると> 「知識は全結合層に蓄積される」という表現は､ややラジカルで､少なくともこの論文では「全結合層は知識獲得において重要」という程度の､もう少しマイルドな主張をしているように見受けられまし ...

### TimeSeriesDataProcessing (2)

#Article#MachineLearning#LanguageModel#Transformer
Issue Date: 2022-12-29 Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? CommentLinear Layerに基づくシンプルな手法がTransformerベースの手法に時系列予測で勝ったという話 ... #Article#NeuralNetwork#Survey
Issue Date: 2017-12-31 Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016 Commentビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。 時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。 ...

### SentimentAnalysis (2)

#Article#NeuralNetwork#NLP#RepresentationLearning
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment#363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」 ... #Article#Survey#NLP#OpinionMining
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008

### CommentGeneration (2)

#Article#ComputerVision#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-09-27 Attend to You: Personalized Image Captioning with Context Sequence Memory Networks, Park+, arXiv 2017 Comment画像が与えられたときに、その画像に対するHashtag predictionと、personalizedなpost generationを行うタスクを提案。 InstagramのPostの簡易化などに応用できる。 Postを生成するためには、自身の言葉で、画像についての説明や、contextとい ... #Article#ComputerVision#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-09-27 Cross-domain personalized image captioning, Long+, 2019

### ImageCaptioning (2)

#Article#Survey#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#ComputerVision
Issue Date: 2023-07-22 Comparing captioning models CommentSoTAのvision languageモデルのデモ。BLIP, BLIP2,GIT,InstructBLIPを試せる ...

### STS (SemanticTextualSimilarity) (2)

#Article#NeuralNetwork#Embeddings#NLP#Word
Issue Date: 2024-11-20 Zipf 白色化：タイプとトークンの区別がもたらす良質な埋め込み空間と損失関数, Sho Yokoi, 2024.11 Comment元論文: [Yokoi, Bao, Kurita, Shimodaira, “Zipfian Whitening,” NeurIPS 2024. ](https://arxiv.org/abs/2411.00680)The word embedding space in neural models ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-31 OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる Comment[JSTSタスク](https://github.com/yahoojapan/JGLUE)では、[Tohoku BERT v3](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/tree/main#model-performances) と [LUKE](ht ...

### AutomaticPromptEngineering (2)

#Article#ComputerVision#NLP#Prompting#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 multimodal-maestro CommentLarge Multimodal Model (LMM)において、雑なpromptを与えるても自動的に良い感じoutputを生成してくれるっぽい？ 以下の例はリポジトリからの引用であるが、この例では、"Find dog." という雑なpromptから、画像中央に位置する犬に[9]というラベルを ... #Article#NLP#Prompting
Issue Date: 2023-10-13 日本語LLMベンチマークと自動プロンプトエンジニアリング Comment面白かった。特に、promptingによってrinnaとcyberのLLMの順位が逆転しているのが興味深かった。GAを使ったプロンプトチューニングは最近論文も出ていたが、日本語LLMで試されているのは面白かった。 ...

### InformationExtraction (2)

#Article#NLP
Issue Date: 2024-01-16 LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査, AIDB #Article#NLP
Issue Date: 2024-01-16 LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査, AIDB

### NewsRecommendation (2)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#MLOps#Evaluation#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#MLOps#Evaluation#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### AutomaticSpeechRecognition(ASR) (2)

#Article#NLP#AudioProcessing
Issue Date: 2024-11-07 ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』, 遼介 大堀, 2024.11 Commentwhisper large-v3を蒸留したkotoba-whisper-v1.0に対して、日本語のオーディオデータで追加学習をしたモデル、kotoba-whisper-v2.0を利用するための環境構築方法やコードの例が記述されている。公式によると、whisper-large-v3よりも6.3倍の日本 ... #Article#NLP#AudioProcessing
Issue Date: 2024-11-07 ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』, 遼介 大堀, 2024.11 Commentwhisper large-v3を蒸留したkotoba-whisper-v1.0に対して、日本語のオーディオデータで追加学習をしたモデル、kotoba-whisper-v2.0を利用するための環境構築方法やコードの例が記述されている。公式によると、whisper-large-v3よりも6.3倍の日本 ...

### ConceptToTextGeneration (1)

#Article#NaturalLanguageGeneration#SingleFramework#NLP
Issue Date: 2017-12-31 A Global Model for Concept-to-Text Generation, Konstas+, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 48, pp.305--346, 2013

### DomainAdaptation (1)

#Article#DocumentSummarization#Document#StructuredLearning#Supervised#NLP#Extractive
Issue Date: 2017-12-31 転移学習による抽出型要約の精度向上, 西川+, 情報処理学会研究報告, 2011 Comment構造学習を利用した文書要約モデル #126 なども利用し転移学習を行なっている。 ...

### OpinionMining (1)

#Article#Survey#SentimentAnalysis#NLP
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008

### RepresentationLearning (1)

#Article#NeuralNetwork#SentimentAnalysis#NLP
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment#363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」 ...

### ScorePrediction (1)

#Article#Dataset#Education#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset

### DataAugmentation (1)

#Article#NLP#Library#Repository
Issue Date: 2023-01-21 nlpaug CommentData Augmentationのためのオープンソースライブラリ ...

### DataDistillation (1)

#Article#NLP#Dataset#InstructionTuning
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ...

### WebSearch (1)

#Article#CollaborativeFiltering#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#SearchEngine#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users, Sugiyama+, NAIST, WWW’04 Comment検索結果のpersonalizationを初めてuser profileを用いて実現した研究 user profileはlong/short term preferenceによって構成される。 long term: さまざまなソースから取得される short term: 当日のセッショ ...

### SpokenLanguageGeneration (1)

#Article#NLP#Library#SpokenLanguageProcessing
Issue Date: 2023-05-04 Bark Commentテキストプロンプトで音声生成ができるモデル。MIT License ...

### NaturalLanguageUnderstanding (1)

#Article#RecommenderSystems#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。

### DialogueGeneration (1)

#Article#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ...

### Others (106)

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2024-12-20 Netflixの推薦＆検索システム最前線 - QCon San Francisco 2024現地レポート, UZABASE, 2024.12 Commentインフラ構成の部分が面白い。モデルの構築方法などは、まず軽量なモデルやヒューリスティックで候補を絞り、その後計算量が重いモデルでリランキングする典型的な手法。Netflixのインフラによって、以下のようなことを>1～2秒前の最新データを参照でき、推薦生成に反映させることが可能ですlatenまあしかし ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2024-12-20 Netflixの推薦＆検索システム最前線 - QCon San Francisco 2024現地レポート, UZABASE, 2024.12 Commentインフラ構成の部分が面白い。モデルの構築方法などは、まず軽量なモデルやヒューリスティックで候補を絞り、その後計算量が重いモデルでリランキングする典型的な手法。Netflixのインフラによって、以下のようなことを>1～2秒前の最新データを参照でき、推薦生成に反映させることが可能ですlatenまあしかし ... #Article#MachineLearning#Optimizer
Issue Date: 2024-12-12 最近のOptimizerの研究について, Hiroyuki Tokunaga, 2024.12 Comment#1482↑以外にもめちゃめちゃたくさんのOptimizerの研究が紹介されており大変勉強になる。 ...

#Article
Issue Date: 2024-12-12 株式会社NexaScienceはじめます。, Yoshitaka Ushiku, 2024.12 Comment全部読んだ。めちゃめちゃ共感できる。 ... #Article
Issue Date: 2024-12-12 株式会社NexaScienceはじめます。, Yoshitaka Ushiku, 2024.12 Comment全部読んだ。めちゃめちゃ共感できる。 ... #Article#Embeddings#NLP
Issue Date: 2024-12-10 Sarashina-Embedding-v1-1B, SB Iumuitions, 2024.12 CommentNon-commercialなライセンスで、商用利用の場合は問い合わせが必要 ... #Article#Mindset
Issue Date: 2024-11-30 道は続く, Ryo Kobayashi, 2024.11 Comment「道は続く」、心に刻みたい言葉 ... #Article#Mindset
Issue Date: 2024-11-30 道は続く, Ryo Kobayashi, 2024.11 Comment「道は続く」、心に刻みたい言葉 ... #Article
Issue Date: 2024-11-18 【総集編）】15年間のC向けサービスづくりで 得た学び, Shota Horii, 2024.11 Comment具体的だがシンプルに知見がまとまっていてとても分かりやすい。顧客開発モデルに基づいた考え方のみならず、仮設整理のために実際に使われているシートなどの実用的なツール群や、顧客とのチャネル構築方法、プロダクトのスケールするための知見、チームビルディング、カルチャーの作り方の作法など（他にも透明性と ... #Article
Issue Date: 2024-11-18 【総集編）】15年間のC向けサービスづくりで 得た学び, Shota Horii, 2024.11 Comment具体的だがシンプルに知見がまとまっていてとても分かりやすい。顧客開発モデルに基づいた考え方のみならず、仮設整理のために実際に使われているシートなどの実用的なツール群や、顧客とのチャネル構築方法、プロダクトのスケールするための知見、チームビルディング、カルチャーの作り方の作法など（他にも透明性と ... #Article
Issue Date: 2024-11-13 Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation, Aidan Toner-Rodgers, MIT, 2024.11 #Article
Issue Date: 2024-11-13 Copilot Arena, CMU and UC Berkeley, 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/lmarena_ai/status/1856444009323082093?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#623 も参照のことChatbot Arenaがリリースされたのが1年半前であることをおもいおこし、この2年で飛躍的にLLMが ... #Article
Issue Date: 2024-11-11 The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Abstract Reasoning, 2024.11 #Article
Issue Date: 2024-11-11 The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Abstract Reasoning, 2024.11 #Article#GPU-Platform
Issue Date: 2024-11-09 The Fastest Access to Enterprise-Grade Cloud GPUs, Lambda Comment元ポスト: https://x.com/arutema47/status/1855057804262088900?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QA100を1時間あたり1.29$で使えるぽいので、安価である。8BのLLMをLoRAでちょろっとSFTするくらいなら、数ドルAW ... #Article
Issue Date: 2024-10-25 Ilya Sutskever’s Top 30 Reading List #Article
Issue Date: 2024-10-25 Ilya Sutskever’s Top 30 Reading List #Article#NLP#MultiLingual#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-10-24 Aya Expanse, Cohere, 2024.10 CommentCohereによるマルチリンガルLLM, 8B, 32Bのモデルが存在する。8BモデルのArenaHardでの評価![image](https://github.com/user-attachments/assets/c52678fd-b1a4-40ed-b6b9-7cc7d1096ff0) ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-10-17 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct, Nvidia, 2024.10 Commentpaper:https://arxiv.org/abs/2410.01257MTBench, Arena HardでGPT4o-20240513,Claude-3.5-sonnet-20240620をoutperform。Response lengthの平均が長いこと模様![image](https ... #Article#SpokenLanguageProcessing#Repository
Issue Date: 2024-10-04 textlesslib, FAIR, 2022.02 Comment>テキストへの依存を脱し、生の音声録音のみを入力として表現力豊かな音声を生成する初の言語モデルである GSLM元ポスト: https://x.com/aiatmeta/status/1509562308728479751?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#ComputerVision#Repository
Issue Date: 2024-09-30 ECCV2024-Papers-with-Code, 2024.09 CommentECCV2024の全体像を概観するのに有用以下、Claude 3.5 Sonnetに目次を入力し一言で各項目を説明させた内容。hallucinationがあるかもしれないので参考程度で。--------------------各項目の概要を一言で説明いたします：1. 3DGS(Gaussian Sp ... #Article#Management
Issue Date: 2024-09-30 非プロダクトマネージャーのためのプロダクトマネジメント入門, 神原淳史, 2024.09 Commentプロダクトマネジメントについて初心者向けに書かれた記事。勉強になった。JTBDフレームワークは顧客開発モデルなどでも出てくるので、もう一度復習しておきたい。>When (Situation) I want to (Motivation) So I can (Expected outcome)レベル2 ... #Article#Management
Issue Date: 2024-09-30 非プロダクトマネージャーのためのプロダクトマネジメント入門, 神原淳史, 2024.09 Commentプロダクトマネジメントについて初心者向けに書かれた記事。勉強になった。JTBDフレームワークは顧客開発モデルなどでも出てくるので、もう一度復習しておきたい。>When (Situation) I want to (Motivation) So I can (Expected outcome)レベル2 ... #Article#Pocket#API
Issue Date: 2024-09-30 API設計まとめ, KNR109, 2024.02 #Article#Pocket#API
Issue Date: 2024-09-30 API設計まとめ, KNR109, 2024.02 #Article#Pocket#Slide#Management
Issue Date: 2024-09-25 NLP Experimental Design, Graham Neubig, 2024 #Article#Efficiency/SpeedUp#Transformer#Chip
Issue Date: 2024-09-18 Sohu, etched, 2024.06 Comment>By burning the transformer architecture into our chip, we can’t run most traditional AI models: the DLRMs powering Instagram ads, protein-folding mod ... #Article#RecommenderSystems#Slide
Issue Date: 2024-09-15 クリックを最大化しない推薦システム, Ryoma Sato, 2024.01 Commentおもしろそうなので後で読むクリック率やコンバージョン率に最適化することが従来のやり方だが、クリックベイトのため粗悪なコンテンツを推薦してしまったり、人気のあるアイテムに推薦リストが偏ってしまい、長期的なユーザの利益を害するという話。20年くらい前からこの辺をなんとかするために、推薦のセレンディピティ ... #Article#Repository
Issue Date: 2024-09-15 mise-en-place Comment画像はリポジトリより引用。開発ツール、環境変数、タスクの管理ができる模様。とても便利そう。使いたい。![image](https://github.com/user-attachments/assets/7af7fdf6-676b-461a-9e27-6047bae8ce6e) ... #Article#Slide
Issue Date: 2024-09-03 AI時代を生き抜くために処理をちゃんと書けるようになろう, きしだ なおき, LINEヤフー, 2024.01 #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2024-08-27 10Xの推薦を作るチームとML platform, 2024.08 Comment初期開発における定性評価の重要性やインターリービングの話題など実用的な内容が書かれているように見える。あとで読む。定性評価が重要という話は、#1367 でも言及されている ... #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2024-08-27 10Xの推薦を作るチームとML platform, 2024.08 Comment初期開発における定性評価の重要性やインターリービングの話題など実用的な内容が書かれているように見える。あとで読む。定性評価が重要という話は、#1367 でも言及されている ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-08-24 Phi 3.5, Microsoft, 2024.08 CommentThe [Phi-3 model collection](https://ai.azure.com/explore/models?selectedCollection=phi) is the latest in Microsoft's family of Small Language Models ... #Article#Pocket#Slide#Management
Issue Date: 2024-08-10 現代的システム開発概論2024, 2024.08 #Article#NLP#ProprietaryLLM#Japanese
Issue Date: 2024-08-08 PLaMo-100B, PFN, 2024.08 Comment日本語のベンチマークでGPT4を超える性能を達成。SFT, DPOで学習。学習データは、Publicなもの、プログラムで作成したもの、LLM自身に作成させたものを利用した。また、最終的なモデルに複数の候補があったのでモデルマージで良いところ取りをした。DPOで利用するpreferenceデータは、 ... #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-07-30 Gemma2, Google Deepmind, 2024 CommentReasoning, Math, CodeGenerationに強み![image](https://github.com/user-attachments/assets/b7f58129-1235-4812-9c5e-0607aa1bea66) ![image](https://github.co ... #Article
Issue Date: 2024-07-30 FlashAttention-3: Fast and Accurate Attention with Asynchrony and Low-precision, 2024 #Article
Issue Date: 2024-07-29 2024年版のDockerfileの考え方＆書き方, 2024 Commentマルチステージビルド、成果物の考え方など ... #Article
Issue Date: 2024-07-29 2024年版のDockerfileの考え方＆書き方, 2024 Commentマルチステージビルド、成果物の考え方など ... #Article#ExperimentManagement
Issue Date: 2024-07-09 Deepでポン用実験管理ツール（サービス）の比較2021 Comment[TensorBoard](https://www.tensorflow.org/tensorboard/) [MLflow](https://mlflow.org/) [Neptune.ai](https://neptune.ai/) [Weights & Biases](https://w ... #Article#ExperimentManagement
Issue Date: 2024-07-09 Deepでポン用実験管理ツール（サービス）の比較2021 Comment[TensorBoard](https://www.tensorflow.org/tensorboard/) [MLflow](https://mlflow.org/) [Neptune.ai](https://neptune.ai/) [Weights & Biases](https://w ... #Article#ExperimentManagement
Issue Date: 2024-07-09 5行でカッコいい可視化を「WandB」入門 #Article#ExperimentManagement
Issue Date: 2024-07-09 5行でカッコいい可視化を「WandB」入門 #Article
Issue Date: 2024-04-21 「ビジネスロジック」とは何か、どう実装するのか Comment普段あいまいに使いがちなビジネスロジックについて、勉強になった。 プレゼンテーション層：ユーザからのI/Oのインタフェースに関する処理を実装 データアクセス層：ファイルやDBに対してデータを読み書き 本記事によると上記以外が「ビジネスロジック」という整理。 たとえば、じゃんけんの ... #Article
Issue Date: 2024-04-21 「ビジネスロジック」とは何か、どう実装するのか Comment普段あいまいに使いがちなビジネスロジックについて、勉強になった。 プレゼンテーション層：ユーザからのI/Oのインタフェースに関する処理を実装 データアクセス層：ファイルやDBに対してデータを読み書き 本記事によると上記以外が「ビジネスロジック」という整理。 たとえば、じゃんけんの ... #Article
Issue Date: 2024-04-14 opsenSource Cookbook CommentHuggingFaceによる様々な実用的なアプリケーションをオープンソースの実装やモデルで実現するノートブックがまとまったリポジトリ。LLM-as-a-judge, RAG, PEFTによるPrompt Tuning（Prefix Tuningとかそっち系の話だと思われる）など、現在16種類ほどある ... #Article
Issue Date: 2024-04-08 Chat with RTX, NVIDIA #Article
Issue Date: 2024-04-08 Chat with RTX, NVIDIA #Article
Issue Date: 2024-03-31 IT契約入門〜雇用契約、請負契約から準委任まで #Article
Issue Date: 2024-03-31 IT契約入門〜雇用契約、請負契約から準委任まで #Article
Issue Date: 2024-03-21 生産性指標をFour Keysから変更した話, SanSan Tech Blog Commentモバイルアプリ開発における生産性指標に関するお話。Four Keysをモバイルアプリに適用した場合の課題を分析し、自チームの中長期的な目標を達成するためにどのような生産性指標を採用すべきかが言語化されており、興味深かった。Four Keysとは: https://blog.recruit.co. ... #Article
Issue Date: 2024-03-21 生産性指標をFour Keysから変更した話, SanSan Tech Blog Commentモバイルアプリ開発における生産性指標に関するお話。Four Keysをモバイルアプリに適用した場合の課題を分析し、自チームの中長期的な目標を達成するためにどのような生産性指標を採用すべきかが言語化されており、興味深かった。Four Keysとは: https://blog.recruit.co. ... #Article#Mindset
Issue Date: 2023-12-04 PMConf2023: シリコンバレーのプロダクトマネージャー達に見る、 覚悟を決めたPMは何が違うのか？ Comment視野、視座の話、StepChange、PMとして何に注力すべきか、クリティカルシンキング、Overcommunicationなどの考え方が参考になった。結局どれだけ収益に繋がるのかという話。ユーザに価値を届けられて満足、で終わってはいけない。 ... #Article#Mindset
Issue Date: 2023-12-04 PMConf2023: シリコンバレーのプロダクトマネージャー達に見る、 覚悟を決めたPMは何が違うのか？ Comment視野、視座の話、StepChange、PMとして何に注力すべきか、クリティカルシンキング、Overcommunicationなどの考え方が参考になった。結局どれだけ収益に繋がるのかという話。ユーザに価値を届けられて満足、で終わってはいけない。 ... #Article#ComputerVision#NLP#Transformer#TabularData
Issue Date: 2023-12-01 Table Transformer Demo CommentPDF中のテーブルとその構造（行列セル）をdetectするモデル Exampleは以下のような感じ（日本語だとどれくらいできるのかな...） ... #Article
Issue Date: 2023-11-21 AWS FargateではなくECS on EC2を選ぶメリット〜コスト編〜 Comment安く済ませたい・・・ ... #Article
Issue Date: 2023-11-21 AWS FargateではなくECS on EC2を選ぶメリット〜コスト編〜 Comment安く済ませたい・・・ ... #Article#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-11-20 Practical Tips for Finetuning LLMs Using LoRA （Low-Rank Adaptation） #Article#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-11-20 Practical Tips for Finetuning LLMs Using LoRA （Low-Rank Adaptation） #Article#Mindset#Repository
Issue Date: 2023-10-24 CTO handbook #Article#Mindset#Repository
Issue Date: 2023-10-24 CTO handbook #Article#python
Issue Date: 2023-10-17 Loggingモジュールではじめるログ出力入門 Commentライブラリ開発の際は、ライブラリのトップレベルのLoggerにNullHandlerを設定して、詳細設定を呼び出し側に委ねるのがお作法 NullHandlerは何もせずに上位ハンドラに伝搬させるためライブラリ側でやることは、タイミングとメッセージ内容のみloggerを利用するpropagateの仕 ... #Article#python
Issue Date: 2023-10-17 Loggingモジュールではじめるログ出力入門 Commentライブラリ開発の際は、ライブラリのトップレベルのLoggerにNullHandlerを設定して、詳細設定を呼び出し側に委ねるのがお作法 NullHandlerは何もせずに上位ハンドラに伝搬させるためライブラリ側でやることは、タイミングとメッセージ内容のみloggerを利用するpropagateの仕 ... #Article#Mindset
Issue Date: 2023-10-10 nishibaさんの思考言語化シリーズ Comment組織マネジメントこそ書籍に忠実であるほうがよい。https://x.com/m_nishiba/status/1713452690645405930?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q打席に立つことについてhttps://x.com/m_nishiba/status/1718 ... #Article#Sentence#Embeddings#NLP
Issue Date: 2023-10-07 Japanese Simple SimCSE Comment日本語の事前学習言語モデルと、日本語の学習データを利用してSimCSEを学習し網羅的に評価をした結果が記載されている。Supervised SimCSE, UnsupervisednSimCSEの両方で実験。また、学習するデータセットを変更したときの頑健性も検証。性能が良かったモデルはSentenc ... #Article#Mindset
Issue Date: 2023-09-30 CTOの頭の中：技術を財務で表現する #Article#Mindset
Issue Date: 2023-09-30 CTOの頭の中：技術を財務で表現する #Article#Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#NLP#Transformer#Attention
Issue Date: 2023-07-23 FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning, 2023 SummaryFlashAttention-2は、長いシーケンス長におけるTransformerのスケーリングの問題に対処するために提案された手法です。FlashAttention-2は、非対称なGPUメモリ階層を利用してメモリの節約とランタイムの高速化を実現し、最適化された行列乗算に比べて約2倍の高速化を達成します。また、FlashAttention-2はGPTスタイルのモデルのトレーニングにおいても高速化を実現し、最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度に達します。 CommentFlash Attention1よりも2倍高速なFlash Attention 2Flash Attention1はこちらを参照https://arxiv.org/pdf/2205.14135.pdfQK Matrixの計算をブロックに分けてSRAMに送って処理することで、3倍高速化し、メモリ効率を ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2023-07-01 MetaのRecommender System概要, 2023.6 #Article#MachineLearning#project_template
Issue Date: 2023-05-25 Ascender Commentpythonを利用した研究開発する上でのプロジェクトテンプレート ... #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2023-04-28 E-Commerce product recommendation agents: use, characteristics, and impact Comment超重要論文 ... #Article#Personalization#HumanComputerInteraction
Issue Date: 2023-04-28 When does web-based personalization really work? The distinction between actual personalization and perceived personalization, Li Cong, Computers in human behavior, 2016 Commentpersonalizedされたメッセージに対するユーザーの認識は、メッセージの以前のpersonalize processに必ずしも依存するのではなく、受信したコンテンツが受信者の期待にどの程度一致しているかに依存することを明らかにした研究 ... #Article#Personalization#HumanComputerInteraction
Issue Date: 2023-04-28 Understanding the impact of web personalization on user information processing and decision outcomes, Tam+, MIS quarterly, 2006 Commentコンテンツのrelevancy, 自己言及的なコミュニケーション（名前を呼ぶ等）が、オンラインにおけるユーザの注意や認知プロセス、および意思決定に影響を与えることを示している。特に、これらが、パーソナライズされたコンテンツを受け入れ、意思決定を支援することにつながることを示している（らしい）。 か ... #Article#InformationRetrieval#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Preface to Special Issue on User Modeling for Web Information Retrieval, Brusilovsky+, User Modeling and User-Adapted Interaction , 2004 CommentPersonalized Information Retrievalの先駆け的研究 #566 と同時期 ... #Article#Mindset#DesignPattern
Issue Date: 2023-04-26 More Design Patterns For Machine Learning Systems, 2023 CommentMLのデザインパターンが記述されている ... #Article#Mindset#DesignPattern
Issue Date: 2023-04-26 More Design Patterns For Machine Learning Systems, 2023 CommentMLのデザインパターンが記述されている ... #Article#MachineLearning#Tools
Issue Date: 2022-03-09 neptune.ai Comment・実験結果の可視化や管理に利用できるサービス ・API経由で様々な実験に関わるメタデータやmetricを送信することで、サイト上でdashboardを作成し、複数の実験の結果を可視化したりwidget上で比較したりできる ・実験時に使用したargumentsを記録したり、global_stepごHu ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2021-11-04 ResNet strikes back: An improved training procedure in timm, Wightman+, arXiv‘21 Comment2015年以後、様々な最適化アルゴリズム、正則化手法、データ拡張などが提案される中で、最新アーキテクチャのモデルにはそれらが適用される一方ベースラインとなるResNetではそれらが適用されず、論文の値のみが参照される現状はフェアではないので、ResNetの性能を向上させるような訓練手法を追求した研究 ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2021-11-04 Deep Residual Learning for Image Recognition, He+, Microsoft Research, CVPR’16 CommentResNet論文 ResNetでは、レイヤーの計算する関数を、残差F(x)と恒等関数xの和として定義する。これにより、レイヤーが入力との差分だけを学習すれば良くなり、モデルを深くしても最適化がしやすくなる効果ぎある。数レイヤーごとにResidual Connectionを導入し、恒等関数によるショ同 ... #Article#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-10-29 ラーニング・アナリティクスとは何か？, 武田俊之, コンピュータ＆エデュケーション VOL.38, 2015 CommentLearning Analyticsの全体像について、コンパクトにまとまっている。 特に、そのアプローチに関するコンセプトの特徴（e.g. 学習者中心、デーア駆動）や、フレームワーク、xAPIといったデータの測定・収集方法などについて、まとめられている。 ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-10 FastSeq: Make Sequence Generation Faster, Yan+, ACL’21 CommentBART, DistilBART, T5, GPT2等のさまざまなTransformer-basedな手法で、4-9倍Inference speedを向上させる手法を提案。 ... #Article#Tools#python#PerformanceTesting
Issue Date: 2021-05-26 locust Comment負荷テスト用のツール JMeterと違って、pythonコードでテスト内容を制御できるらしく、かなり使いやすいらしい。 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-05-25 BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer, Sun+, CIKM2019 CommentBERTをrecsysのsequential recommendationタスクに転用してSoTA。しっかり読んで無いけどモデル構造はほぼBERTと一緒。異なる点は、Training時にNext Sentence Predictionは行わずClozeのみ行なっているという点。Clozeとは、実BE ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision#NLP
Issue Date: 2021-05-19 MLP-like Architecture CommentgMLP:大規模なself-attentionが無いSpatial Gating Unitを搭載したシンプルなMLPでも、Transformerの性能に近づけたよ（特にCV）。つまり、self-attentionはessentialというわけではなさそうだよ。NLPの場合はgMLPだとTransまあ ... #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2020-08-29 Airbnbの機械学習導入から学ぶ #Article#AdaptiveLearning#LearningPath
Issue Date: 2018-12-22 Designing and implementing a personalized remedial learning system for enhancing the programming learning, Hsieh+, Educational Technology & Society, 2013 Commente-learningシステムには、三つの課題がまだある： learner control: learnerは、自分でe-learningシステムのmaterialをダウンロードしたりして勉強するが、時に事前知識が相当必要な教材とかで勉強してしまうと、learning performanceが落fu ... #Article#RecommenderSystems#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 Some Challenges for Context-aware Recommender Systems,” Yujie+, Proc. Fifth Int’l Conf. Computer Science and Education （ICCSE）, pp. 362-365, 2010. #Article#RecommenderSystems#Classic#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 Context-Aware Recommender Systems, Adomavicius+, Recommender Systems Handbook, 2011 CommentContext-aware Recsysのパイオニア的研究通常のuser/item paradigmを拡張して、いかにコンテキストの情報を考慮するかを研究。 コンテキスト情報は、 Explicit: ユーザのマニュアルインプットから取得 Implicit: 自動的に取得 inferred: ユーザ ... #Article#Classic#AdaptiveLearning#LearningStyle
Issue Date: 2018-12-22 LEARNING AND TEACHING STYLES IN ENGINEERING EDUCATION, Felder, Engr. Education, 78（7）, 674–681 （1988） CommentLearningStyleに関して研究している古典的な研究。 context-aware recsysの研究初期の頃は、だいたいはこのFelder-Silverman Theoryというのをベースに研究されていたらしい。 ... #Article#Classic#ContextAware#HumanComputerInteraction
Issue Date: 2018-12-22 A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications, Dey+, HUMAN-COMPUTER INTERACTION, 2001, Volume 16, pp. 97–166 Comment論文中のcontextに関する定義がしばしば引用される： "any information that can be used to characterize the situation of an entity. An entity is a person, place, or object ... #Article#Tools#InformationRetrieval#LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Lerot: Online Learning to rank Framework #Article#InformationRetrieval#LearningToRank#ListWise
Issue Date: 2018-01-01 A General Approximation Framework for Direct Optimization of Information Retrieval Measures （ApproxAP, ApproxNDCG）, Qin+, Information Retrieval, 2010 Comment実装してみたが、バグありそう感・・・ https://github.com/AkihikoWatanabe/ApproxAP ... #Article#InformationRetrieval#LearningToRank#PairWise
Issue Date: 2018-01-01 Large Scale Learning to Rank, Sculley+, NIPS 2009 Commentsofia-mlの実装内容について記述されている論文 よくonline学習の文脈で触れられるが、気をつけないと罠にはまる。 というのは、sofia-ml内のMethodsによって、最適化している目的関数が異なるからだ。 実装をみると、全てのmethodsがonlineでできちゃいそうに見え ... #Article#RecommenderSystems#Tools
Issue Date: 2018-01-01 GraphChi Comment実装されているアルゴリズム：Matrix Factorization, RBM, CliMFなど 実装： 使用方法：CLI ※ graphlabの中の人による実装参考： http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf https://takuti.me/ ... #Article#RecommenderSystems#Tools
Issue Date: 2018-01-01 GraphLab Comment現在はTuri.comになっており、商用になっている？参考： http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf https://takuti.me/note/recommender-libraries/ ... #Article#MachineLearning#StructuredLearning#Tools#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-31 SVM-MAP Comment構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する手法 ... #Article#MachineLearning#StructuredLearning
Issue Date: 2017-12-31 Scalable Large-Margin Online Learning for Structured Classification, Crammer+, 2005 Comment構造学習ガチ勢のCrammerの論文 構造学習やるなら読んだ方が良い ... #Article#RecommenderSystems#Novelty
Issue Date: 2017-12-28 Improving Recommendation Novelty Based on Topic Taxonomy, Weng et al., WI-IAT Workshops ‘07 Comment・評価をしていない ・通常のItem-based collaborative filteringの結果に加えて，taxonomyのassociation rule mining (あるtaxonomy t1に興味がある人が，t2にも興味がある確率を獲得する)を行い，このassociation ru ... #Article#RecommenderSystems#Novelty
Issue Date: 2017-12-28 Discovery-oriented Collaborative Filtering for Improving User Satisfaction, Hijikata et al., IUI’09 Comment・従来のCFはaccuracyをあげることを目的に研究されてきたが，ユーザがすでに知っているitemを推薦してしまう問題がある．おまけに（推薦リスト内のアイテムの観点からみた）diversityも低い．このような推薦はdiscoveryがなく，user satisfactionを損ねるので，ユーザが ... #Article#RecommenderSystems#Novelty
Issue Date: 2017-12-28 “I like to explore sometimes”: Adapting to Dynamic User Novelty Preferences, Kapoor et al. （with Konstan）, RecSys’15 Comment・典型的なRSは，推薦リストのSimilarityとNoveltyのcriteriaを最適化する．このとき，両者のバランスを取るためになんらかの定数を導入してバランスをとるが，この定数はユーザやタイミングごとに異なると考えられるので（すなわち人やタイミングによってnoveltyのpreference ... #Article#RecommenderSystems#Document
Issue Date: 2017-12-28 SCENE: A Scalable Two-Stage Personalized News Recommendation System, Li et al., SIGIR’11 Comment・ニュース推薦には3つのチャレンジがある。 1. スケーラビリティ　より高速なreal-time processing 2. あるニュース記事を読むと、続いて読む記事に影響を与える 3. popularityとrecencyが時間経過に従い変化するので、これらをどう扱うか これらに対 ... #Article#RecommenderSystems#Document
Issue Date: 2017-12-28 A semantic-expansion approach to personalized knowledge recommendation, Liang, Yang, Chen and Ku, Decision Support Systems, 2007 Comment・traditionalなkeywordベースでマッチングするアプローチだと，単語間の意味的な関係によって特定の単語のoverweightやunderweightが発生するので，advancedなsemanticsを考慮した手法が必要なので頑張りますという論文． ... #Article#RecommenderSystems#Document
Issue Date: 2017-12-28 Combination of Web page recommender systems, Goksedef, Gunduz-oguducu, Elsevier, 2010 Comment・traditionalなmethodはweb usage or web content mining techniquesを用いているが，ニュースサイトなどのページは日々更新されるのでweb content mining techniquesを用いてモデルを更新するのはしんどい．ので，web us ... #Article#RecommenderSystems#Document
Issue Date: 2017-12-28 Neural Networks for Web Content Filtering, 2002, Lee, Fui and Fong, IEEE Intelligent Systems Comment・ポルノコンテンツのフィルタリングが目的. 提案手法はgeneral frameworkなので他のコンテンツのフィルタリングにも使える. ・NNを採用する理由は，robustだから（様々な分布にfitする）．Webpageはnoisyなので． ・trainingのためにpornographic ... #Article#InformationRetrieval#Pocket
Issue Date: 2017-12-28 Personalizing Search via Automated Analysis of Interests and Activities, SIGIR, Teevan+, 2005, 2005.08 Comment・userに関するデータがrichなほうが、Personalizationは改善する。 ・queries, visited web pages, emails, calendar items, stored desktop 　　　 　documents、全てのsetを用いた場合が最も良かった ... #Article#InformationRetrieval#WWW
Issue Date: 2017-12-28 Modeling Anchor Text and Classifying Queries to Enhance Web Document Retrieval, WWW’08, Fujii, 2008, 2008.04 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401828-1259be4c-ebe1-11e7-99c4-33508b405bf1.png) ![image](https://user-images.githubuse ...

## RecommenderSystems (162)

### Survey (38)

#GenerativeRecommendation
Issue Date: 2024-08-06 Large Language Models for Generative Recommendation: A Survey and Visionary Discussions, Lei Li+, N_A, LREC-COLING24 SummaryLLMを使用した生成的な推薦に焦点を当て、従来の複数段階の推薦プロセスを1つの段階に簡素化する方法を調査。具体的には、生成的推薦の定義、RSの進化、LLMベースの生成的推薦の実装方法について検討。この調査は、LLMベースの生成的推薦に関する進捗状況と将来の方向について提供できる文脈とガイダンスを提供することを目指している。 CommentGenerative Recommendationの定義がわかりやすい： > Definition 2 (Generative Recommendation) A generative recommender system directly generates recommendations or ... #Pocket#GenerativeAI
Issue Date: 2024-04-02 A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models （Gen-RecSys）, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Summary従来のレコメンドシステムは、ユーザー-アイテムの評価履歴を主要なデータソースとして使用してきたが、最近では生成モデルを活用して、テキストや画像など豊富なデータを含めた新しい推薦タスクに取り組んでいる。この研究では、生成モデル（Gen-RecSys）を用いたレコメンドシステムの進歩に焦点を当て、相互作用駆動型生成モデルや大規模言語モデル（LLM）を用いた生成型推薦、画像や動画コンテンツの処理と生成のためのマルチモーダルモデルなどについて調査している。未解決の課題や必要なパラダイムについても議論している。 #InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, arXiv23

#NeuralNetwork
Issue Date: 2018-04-16 Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives, Zhang+, arxiv17
Issue Date: 2018-01-01 A survey of transfer learning for collaborative recommendation with auxiliary data, Pan, Neurocomputing17 #Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 A Survey on Artificial Intelligence and Data Mining for MOOCs, Fauvel+, arXiv16
Issue Date: 2018-01-01 Matrix Factorization Model in Collaborative Filtering Algorithms: A Survey, Bokde+, Procedia Computer Science15
Issue Date: 2018-01-01 セレンディピティ指向情報推薦の研究動向, 奥健太, 知能と情報13
Issue Date: 2018-01-01 Recommender systems survey, Bobadilla+, Knowledge-Based Systems13
Issue Date: 2018-01-01 A literature review and classification of recommender systems research, Park+, Expert Systems with Applications12
Issue Date: 2018-01-01 Explaining the user experience of recommender systems, Knijnenburg+, User Modeling and User-Adapted Interaction12
Issue Date: 2018-01-01 Collaborative Filtering Recommender Systems, Ekstrand+ （with Joseph A. Konstan）, Foundations and TrendsR in Human–Computer Interaction11
Issue Date: 2018-01-01 Content-based Recommender Systems: State of the Art and Trends, Lops+, Recommender Systems Handbook10 CommentRecSysの内容ベースフィルタリングシステムのユーザプロファイルについて知りたければこれ ...
Issue Date: 2018-01-01 Content-Based Recommendation Systems, Pazzani+, The Adaptive Web07 #Explanation
Issue Date: 2018-01-01 A Survey of Explanations in Recommender Systems, Tintarev+, ICDEW07
Issue Date: 2018-01-01 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems, Koren+, Computer07 CommentMatrix Factorizationについてよくまとまっている ...
Issue Date: 2018-01-01 Explanation in Recommender Systems, Mcsherry, Artificial Intelligence Review05
Issue Date: 2018-01-01 Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions, Adomavicius+, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering05 Comment有名なやつ ...
Issue Date: 2018-01-01 Evaluating Collaborative Filtering Recommener Systems, Herlocker+, TOIS04 CommentGroupLensのSurvey ...
Issue Date: 2018-01-01 Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments, Burke+, User Modeling and User-Adapted Interaction02 #Article#Library#Repository
Issue Date: 2024-08-07 list of recommender systems Comment推薦システムに関するSaaS, OpenSource, Datasetなどがまとめられているリポジトリ ... #Article#GenerativeAI
Issue Date: 2023-05-10 awesome-generative-information-retrieval CommentGenerativeなモデルを利用したDocument RetrievalやRecSys等についてまとまっているリポジトリ ... #Article#InformationRetrieval#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Measuring the impact of online personalisation: Past, present and future CommentPersonalizationに関するML, RecSys, HCI, Personalized IRといったさまざまな分野の評価方法に関するSurvey ML + RecSys系では、オフライン評価が主流であり、よりaccuracyの高い推薦が高いUXを実現するという前提に基づいて評価されて ... #Article#Pretraining
Issue Date: 2022-12-01 A Paper List for Recommend-system PreTrained Models #Article
Issue Date: 2020-11-13 Sequence-Aware Recommender Systems, ACM Computing Surveys, Vol. 1, No. 1, Article 1, 2018 #Article#SessionBased
Issue Date: 2019-08-02 A Survey on Session-based Recommender Systems, Wang+, 2019, arXiv #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems for Technology Enhanced Learning: Research Trends and Applications, Manouselis+, 2014 Comment最近のトレンドやアプリケーションを知りたい場合はこちら ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Panorama of recommender systems to support learning, Drachsler+, 2015 Comment教育分野に対するRecsysのSurvey ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook, 2011 #Article#Education
Issue Date: 2018-03-30 A SURVEY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES EMPLOYED FOR ADAPTIVE EDUCATIONAL SYSTEMS WITHIN E-LEARNING PLATFORMS, Almohammadi+ #Article#Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook: A Complete Guide for Research Scientists and Practitioners, 2011 #Article#Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Context-Aware Recommender Systems for Learning: A Survey and Future Challenges, Verbert+, IEEE TRANSACTIONS ON LEARNING TECHNOLOGIES, VOL. 5, NO. 4, OCTOBER-DECEMBER 2012 #Article
Issue Date: 2018-01-01 利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線, 土方, 2007 #Article
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムの 基本方式と技術展望, 土方, 2010 #Article
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムのアルゴリズム, 神嶌, 2016 #Article
Issue Date: 2018-01-01 A Survey on Challenges and Methods in News Recommendation, O¨zgo¨bek+, 2014 #Article
Issue Date: 2018-01-01 A Survey of Collaborative Filtering-Based Recommender Systems for Mobile Internet Applications, Yang+ #Article
Issue Date: 2018-01-01 A Survey and Critique of Deep Learning on Recommender Systems, Zheng

### Tutorial (14)

#LanguageModel#GenerativeAI#DiffusionModel
Issue Date: 2024-09-24 Recommendation with Generative Models, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Comment生成モデルやGenerativeAIによるRecSysの教科書![image](https://github.com/user-attachments/assets/a76e5fd2-cd82-43f9-ac64-bb33c5fe1dc2) ... #Infrastructure
Issue Date: 2021-10-21 コミュニティサービスにおけるレコメンデーションの変遷とMLパイプラインについて, PyCon21 Comment・ママ向けのQ&AサービスにおけるレコメンドとMLパイプラインについて紹介 ◆レコメンドエンジンの変遷 　・Tensorflowで実装したMFから始まり、その後トピックを絞り込んだ上で推薦するためにLDAを活用したレコメンド、最終的にSoftmax Recommendationを開発◆MLパイプラ ... #NeuralNetwork#InformationRetrieval
Issue Date: 2018-02-16 Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems, KDD17

#InteractiveRecommenderSystems#Slide#RecSys
Issue Date: 2017-12-28 Interactive Recommender Systems, Netflix, RecSys15, 2015.09
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムにおけるインタラクション研究へのいざない, 土方, ヒューマンインタフェース学会誌13 #Article#Article
Issue Date: 2024-04-26 推薦・機械学習勉強会, Wantedly CommentWantedlyさんのRecSys勉強会の資料がまとまったリポジトリ。継続的に更新されており、最近この辺のトピックは追いきれていないので非常に有用。 ... #Article#Embeddings#Efficiency/SpeedUp#Library
Issue Date: 2023-04-25 Training a recommendation model with dynamic embeddings Commentdynamic embeddingを使った推薦システムの構築方法の解説（理解が間違っているかもしれないが）推薦システムは典型的にはユーザとアイテムをベクトル表現し、関連度を測ることで推薦をしている。この枠組みをめっちゃスケールさせるととんでもない数のEmbeddingを保持することになり、メモリ上に ... #Article
Issue Date: 2022-12-19 推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話 #Article#CTRPrediction
Issue Date: 2021-10-29 バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ, 関さん Commentなぜクリック率を上げたいのかという説明が非常に参考になる： >しかしその広告を掲載する側から考えればクリック率の低い広告を出すことは売上が下がってしまうため，クリック率が>低いとなかなか広告を表示することができなくなってしまいます． その際よく使われるのはeCPMという指標です． eCPMはそ ... #Article#Pocket
Issue Date: 2021-07-02 Continuously Improving Recommender Systems for Competitive Advantage Using NVIDIA Merlin and MLOps CommentRecommender System運用のためのアーキテクチャに関する情報 ... #Article#Tools#Dataset
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ... #Article
Issue Date: 2019-08-19 Explainable AI in Industry, KDD19 #Article#Explanation
Issue Date: 2019-01-23 Designing and Evaluating Explanations for Recommender Systems, Tintarev+, Recommender Systems Handbook, 2011 CommentRecommender Systems HandbookのChapter。#162 のSurveyと同じ著者による執筆。 推薦のExplanationといえばこの人というイメージ。D論：http://navatintarev.com/papers/Nava%20Tintarev_PhD_Thesis ... #Article#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 Context Aware Recommender Systems, Adomavicius+, AAAI, 2011 CommentAdomaviciusらによるContext Aware Recsysチュートリアル ...

### CollaborativeFiltering (13)

#GraphBased#Pocket
Issue Date: 2023-04-26 Graph Collaborative Signals Denoising and Augmentation for Recommendation, Ziwei Fan+, N_A, SIGIR23 Summaryグラフ協調フィルタリング（GCF）は、推薦システムで人気のある技術ですが、相互作用が豊富なユーザーやアイテムにはノイズがあり、相互作用が不十分なユーザーやアイテムには不十分です。また、ユーザー-ユーザーおよびアイテム-アイテムの相関を無視しているため、有益な隣接ノードの範囲が制限される可能性があります。本研究では、ユーザー-ユーザーおよびアイテム-アイテムの相関を組み込んだ新しいグラフの隣接行列と、適切に設計されたユーザー-アイテムの相互作用行列を提案します。実験では、改善された隣接ノードと低密度を持つ強化されたユーザー-アイテムの相互作用行列が、グラフベースの推薦において重要な利点をもたらすことを示しています。また、ユーザー-ユーザーおよびアイテム-アイテムの相関を含めることで、相互作用が豊富なユーザーや不十分なユーザーに対する推薦が改善されることも示しています。 Commentグラフ協調フィルタリングを改善グラフ協調フィルタリング （下記ツイッターより引用） user-item間の関係だけでなく、user-user間とitem-item間の情報を組み込むことで精度向上を達成した論文とのこと。 https://twitter.com/nogawanogawa/status ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2022-04-11 Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches, Politecnico di Milano, Maurizio+, RecSys19 CommentRecSys'19のベストペーパー 日本語解説：https://qiita.com/smochi/items/98dbd9429c15898c5dc7 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-02-01 Estimating Reactions and Recommending Products with Generative Models of Reviews, Ni+, IJCNLP17 CommentCollaborative Filtering (CF) によるコンテンツ推薦とReview Generationを同時に学習し、 両者の性能を向上させる話。 非常に興味深い設定で、このような実験設定でReview Generationを行なった初めての研究。CFではMatrix Factoriza ...

#NeuralNetwork#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-02-16 Neural Collaborative Filtering, He+, WWW17 CommentCollaborative FilteringをMLPで一般化したNeural Collaborative Filtering、およびMatrix Factorizationはuser, item-embeddingのelement-wise product + linear transofmrat ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-01-02 Collaborative Denoising Auto-Encoders for Top-N Recommender Systems, Wu+, WSDM16 CommentDenoising Auto-Encoders を用いたtop-N推薦手法、Collaborative Denoising Auto-Encoder (CDAE)を提案。 モデルベースなCollaborative Filtering手法に相当する。corruptedなinputを復元するようなDe# ...
Issue Date: 2021-10-29 A Comparative Study of Collaborative Filtering Algorithms, Lee+, arXiv12 Comment様々あるCFアルゴリズムをどのように選択すべきか、# of users, # of items, rating matrix densityの観点から分析した研究。 1. 特にcomputationに関する制約がない場合は・・・、NMFはsparseなデータセットに対して最も良い性能を発揮する ... #Tools#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 SVDFeature: a toolkit for feature-based collaborative filtering, Chen+, JMLR12 Commenttool: http://apex.sjtu.edu.cn/projects/33Ratingの情報だけでなく、Auxiliaryな情報も使ってMatrix Factorizationができるツールを作成した。 これにより、Rating Matrixの情報だけでなく、自身で設計したfeatureをM ... #MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative topic modeling for recommending scientific articles, Wang+, KDD11 CommentProbabilistic Matrix Factorization (PMF) #227 に、Latent Dirichllet Allocation (LDA) を組み込んだCollaborative Topic Regression (CTR)を提案。 LDAによりitemのlatent vC ... #PersonalizedDocumentSummarization#GraphBased#PACLIC
Issue Date: 2017-12-28 Collaborative Summarization: When Collaborative Filtering Meets Document Summarization, Qu+, PACLIC09, 2009.12 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34400963-26dc2ee2-ebda-11e7-8170-2aa5fcc701c1.png) Collaborative Filteringと要約を組み合わせる手評価1 ... #ItemBased
Issue Date: 2018-01-01 Item-based collaborative filtering recommendation algorithms, Sarwar+（with Konstan）, WWW01 Commentアイテムベースな協調フィルタリングを提案した論文（GroupLens） ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Simulated Analysis of MAUT Collaborative Filtering for Learning Object Recommendation, Manouselis+, Social Information Retrieval for Technology-Enhanced Learning & Exchange, 2007 Comment教員に対して教材を推薦しようという試み（学生ではないようだ）。 教員は、learning resourcesに対して、multi-criteriaなratingを付与することができ、それをCFで活用する（CELEBRATE web portalというヨーロッパのポータルを使用したらしい）。 CFLe ... #Article#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative filtering for implicit feedback datasets, Hu+, International Conference on Data Mining, 2008 CommentImplicit Feedbackなデータに特化したMatrix Factorization (MF)、Weighted Matrix Factorization (WMF)を提案。 ユーザのExplicitなFeedback（ratingやlike, dislikeなど）がなくても、MFが適用可日 ... #Article#NeuralNetwork#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems Wang+, KDD’15 CommentRating Matrixからuserとitemのlatent vectorを学習する際に、Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）によるitemのembeddingを活用する話。 Collaborative FilteringとContents-based Fil解 ...

### Library (12)

#Article#Survey#Repository
Issue Date: 2024-08-07 list of recommender systems Comment推薦システムに関するSaaS, OpenSource, Datasetなどがまとめられているリポジトリ ... #Article#Repository
Issue Date: 2024-01-15 Recommenders Comment古典的な手法から、Deepな手法まで非常に幅広く網羅された推薦アルゴリズムのフレームワーク。元々Microsoft配下だった模様。現在もメンテナンスが続いており、良さそう ... #Article#Tutorial#Embeddings#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2023-04-25 Training a recommendation model with dynamic embeddings Commentdynamic embeddingを使った推薦システムの構築方法の解説（理解が間違っているかもしれないが）推薦システムは典型的にはユーザとアイテムをベクトル表現し、関連度を測ることで推薦をしている。この枠組みをめっちゃスケールさせるととんでもない数のEmbeddingを保持することになり、メモリ上に ...

#Article#Tools
Issue Date: 2022-03-29 Recbole #Article#Tools#FactorizationMachines
Issue Date: 2021-07-03 DeepなFactorization Machinesの実装たち Comment下記モデルが実装されているすごいリポジトリ。論文もリンクも記載されており、Factorization Machinesを勉強する際に非常に参考になると思う。MITライセンス。各手法はCriteoのCTRPredictionにおいて、AUC0.8くらい出ているらしい。 Logistic Re ... #Article
Issue Date: 2019-09-11 Implicit CommentImplicitデータに対するCollaborative Filtering手法がまとまっているライブラリ Bayesian Personalized Ranking, Logistic Matrix Factorizationなどが実装。Implicitの使い方はこの記事がわかりやすい： http ... #Article
Issue Date: 2018-01-01 mrec Comment実装：python ※ Mendeleyによるpythonライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf https://takuti.me/note/recommender-libraries/ ... #Article#Tools
Issue Date: 2018-01-01 LensKit Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど 実装：Java 使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用 ※ 推薦システム界隈で有名な、GroupLens研究グループによるJava実装参考： http://www.kamishima.net ... #Article#Tools
Issue Date: 2018-01-01 MyMediaLite Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど 実装：C# 使用方法：コマンドライン、C#ライブラリとして利用 ※ ライブラリとして使用する場合は、C#による実装が必要参考： http://www.kamishima.net/archive/recsys ... #Article#FactorizationMachines
Issue Date: 2018-01-01 fastFM Comment実装されているアルゴリズム：Factorization Machines 実装：python 使用方法：pythonライブラリとして利用 ※ Factorization Machinesに特化したpythonライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recs ... #Article#Tools#FactorizationMachines
Issue Date: 2018-01-01 LibRec Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Factorization Machines、 　　　　　　　　　　　　　　Restricted Boltzman Machineなど、計70種類のアルゴリズムが実装 実装：Java 使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用 ※参考： h ... #Article
Issue Date: 2018-01-01 Surprise Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど 実装：python 使用方法：pythonライブラリとして利用 ※ pythonで利用できる数少ない推薦システムライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recsy ...

### CTRPrediction (12)

#NeuralNetwork#ContrastiveLearning
Issue Date: 2024-11-19 Collaborative Contrastive Network for Click-Through Rate Prediction, Chen Gao+, arXiv24 Comment参考: [Mini-appの定義生成結果（Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/what-is-the-definition-of-the-sW4uZPZIQe6Iq53HbwuG7Q)論文中の図解: Mini-appにトリガーと## ... #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2024-11-19 Deep Intention-Aware Network for Click-Through Rate Prediction, Yaxian Xia+, arXiv22 Comment#1531 の実験で利用されているベースライン ... #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2024-11-19 Deep Interest Highlight Network for Click-Through Rate Prediction in Trigger-Induced Recommendation, Qijie Shen+, WWW22 Comment#1531 の実験で利用されているベースライン ...

#NeuralNetwork#CVRPrediction
Issue Date: 2021-06-01 Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives, Kitada+, KDD19 Comment# Overview 広告のCVR予測をCTR予測とのmulti-task learningとして定式化。 構築した予測モデルのattention distributionを解析することで、high-qualityなクリエイティブの作成を支援する。 genderやgenre等の情報でatten ... #NeuralNetwork#FactorizationMachines
Issue Date: 2020-08-29 Field Weighted Factorization Machines for Click-Through Rate Prediction in Display Advertising, Pan+, WWW18 CommentCTR予測でbest-performingなモデルと言われているField Aware Factorization Machines(FFM)では、パラメータ数がフィールド数×特徴数のorderになってしまうため非常に多くなってしまうが、これをよりメモリを効果的に利用できる手法を提案。FFMとは性能 ... #Article#NeuralNetwork#NewsRecommendation#MLOps#Evaluation#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article
Issue Date: 2021-10-29 Simple and scalable response prediction for display advertising, Chapelle+, Criteo, Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2013 Comment日本語解説： https://ameblo.jp/cyberanalyst/entry-11784152713.html CTR予測の概要や、広告主・事業者にとってCTR予測ができることでどのようなメリットがあるかなどがまとまっている。 論文の手法自体は、logistic regressio ... #Article
Issue Date: 2021-10-29 2010年代前半のAIの巨人達のCTR Prediction研究 #Article#Tutorial
Issue Date: 2021-10-29 バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ, 関さん Commentなぜクリック率を上げたいのかという説明が非常に参考になる： >しかしその広告を掲載する側から考えればクリック率の低い広告を出すことは売上が下がってしまうため，クリック率が>低いとなかなか広告を表示することができなくなってしまいます． その際よく使われるのはeCPMという指標です． eCPMはそ ... #Article#Dataset
Issue Date: 2021-06-01 Criteo Dataset CommentCriteo Dataset (https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/data) DeepFM等のモデルで利用されているCTR Predictionのためのデータセット # Data Description traAvazu D ... #Article#NeuralNetwork#Pocket#FactorizationMachines
Issue Date: 2021-05-25 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction, Guo+, IJCAI’17 CommentFactorization Machinesと、Deep Neural Networkを、Wide&Deepしました、という論文。Wide=Factorization Machines, Deep=DNN。高次のFeatureと低次のFeatureを扱っているだけでなく、FMによってフィールドご#2 ... #Article#NeuralNetwork#Pocket#FactorizationMachines
Issue Date: 2021-05-25 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, Lian+, KDD‘18 Comment#349 DeepFMの発展版#281 にも書いたが、下記リンクに概要が記載されている。 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 ...

### LanguageModel (11)

#Pocket#Dataset#SessionBased#Personalization#Evaluation
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #Pocket#SessionBased
Issue Date: 2024-12-31 Unifying Generative and Dense Retrieval for Sequential Recommendation, Liu Yang+, arXiv24 #KnowledgeGraph#InstructionTuning#Annotation
Issue Date: 2024-10-08 COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon , Yu+, SIGMOD_PODS 24 CommentApplications of large-scale knowledge graphs in the e-commerce platforms can improve shopping experience for their customers. While existing e-commerc ...

#Tutorial#GenerativeAI#DiffusionModel
Issue Date: 2024-09-24 Recommendation with Generative Models, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Comment生成モデルやGenerativeAIによるRecSysの教科書![image](https://github.com/user-attachments/assets/a76e5fd2-cd82-43f9-ac64-bb33c5fe1dc2) ... #Survey#InformationRetrieval#Pocket
Issue Date: 2024-12-30 Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, arXiv23 #Pocket
Issue Date: 2024-12-03 Recommender Systems in the Era of Large Language Models （LLMs）, Zihuai Zhao+, arXiv23 Comment中身を全然読んでいる時間はないので、図には重要な情報が詰まっていると信じ、図を読み解いていく。時間がある時に中身も読みたい。。。LLM-basedなRecSysでは、NLPにおけるLLMの使い方（元々はT5で提案）と同様に、様々なレコメンド関係タスクを、テキスト生成タスクに落とし込み学習するこ ... #Pocket#ConversationalRecommenderSystems
Issue Date: 2024-08-07 Leveraging Large Language Models in Conversational Recommender Systems, Luke Friedman+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用した大規模な会話型推薦システム（CRS）の構築に関する論文の要約です。LLMsを活用したユーザーの好み理解、柔軟なダイアログ管理、説明可能な推薦の新しい実装を提案し、LLMsによって駆動される統合アーキテクチャの一部として説明します。また、LLMが解釈可能な自然言語のユーザープロファイルを利用してセッションレベルのコンテキストを調整する方法についても説明します。さらに、LLMベースのユーザーシミュレータを構築して合成会話を生成する技術を提案し、LaMDAをベースにしたYouTubeビデオの大規模CRSであるRecLLMを紹介します。 #Pocket
Issue Date: 2023-11-10 LightLM: A Lightweight Deep and Narrow Language Model for Generative Recommendation, Kai Mei+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、軽量なTransformerベースの言語モデルであるLightLMを提案し、生成型レコメンデーションタスクに特化したモデルを開発しています。LightLMは、モデルの容量を抑えつつも、レコメンデーションの精度と効率を向上させることに成功しています。また、ユーザーとアイテムのIDインデックス化方法として、Spectral Collaborative Indexing（SCI）とGraph Collaborative Indexing（GCI）を提案しています。さらに、アイテム生成時のhallucinationの問題に対処するために、制約付き生成プロセスを導入しています。実験結果は、LightLMが競合ベースラインを上回ることを示しています。 CommentGenerative Recommendationはあまり終えていないのだが、既存のGenerative Recommendationのモデルをより軽量にし、性能を向上させ、存在しないアイテムを生成するのを防止するような手法を提案しました、という話っぽい。 Bayesian Perso ... #Pocket
Issue Date: 2023-08-02 LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models, Hanjia Lyu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを用いたパーソナライズされたコンテンツ推薦のためのプロンプティング戦略を調査し、LLM-Recというアプローチを提案した。実験の結果、プロンプティング戦略によって生成されたLLMによる拡張入力テキストと元のコンテンツの説明を組み合わせることで、推薦の性能が向上することが示された。これは、多様なプロンプトと入力拡張技術がパーソナライズされたコンテンツ推薦の能力を向上させる上で重要であることを示している。 CommentLLMのpromptingの方法を変更しcontent descriptionだけでなく、様々なコンテキストの追加（e.g. このdescriptionを推薦するならどういう人におすすめ？、アイテム間の共通項を見つける）、内容の拡張等を行いコンテントを拡張して活用するという話っぽい。WIP ... #Zero/FewShotPrompting#InstructionTuning
Issue Date: 2023-11-12 Recommendation as Language Processing （RLP）: A Unified Pretrain, Personalized Prompt & Predict Paradigm （P5）, Shijie Geng+, N_A, RecSys22 Summary我々は「Pretrain, Personalized Prompt, and Predict Paradigm」（P5）と呼ばれる柔軟で統一されたテキストからテキストへのパラダイムを提案します。P5は、共有フレームワーク内でさまざまな推薦タスクを統一し、個別化と推薦のための深い意味を捉えることができます。P5は、異なるタスクを学習するための同じ言語モデリング目標を持つ事前学習を行います。P5は、浅いモデルから深いモデルへと進化し、広範な微調整の必要性を減らすことができます。P5の効果を実証するために、いくつかの推薦ベンチマークで実験を行いました。 Comment# 概要 T5 のように、様々な推薦タスクを、「Prompt + Prediction」のpipelineとして定義して解けるようにした研究。 P5ではencoder-decoder frameworkを採用しており、encoder側ではbidirectionalなモデルでpromptのre ... #Article#Pocket#Article
Issue Date: 2024-12-03 Augmenting Recommendation Systems With LLMs, Dave AI, 2024.08

### MatrixFactorization (10)

#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-02-16 Neural Collaborative Filtering, He+, WWW17 CommentCollaborative FilteringをMLPで一般化したNeural Collaborative Filtering、およびMatrix Factorizationはuser, item-embeddingのelement-wise product + linear transofmrat ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-01-11 Deep content-based music recommendation, Oord+, NIPS13 CommentContents-Basedな音楽推薦手法(cold-start problemに強い)。 Weighted Matrix Factorization (WMF) (Implicit Feedbackによるデータに特化したMatrix Factorization手法) #225 に、Convolu ... #Tools#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-01-11 SVDFeature: a toolkit for feature-based collaborative filtering, Chen+, JMLR12 Commenttool: http://apex.sjtu.edu.cn/projects/33Ratingの情報だけでなく、Auxiliaryな情報も使ってMatrix Factorizationができるツールを作成した。 これにより、Rating Matrixの情報だけでなく、自身で設計したfeatureをM ...

#WSDM
Issue Date: 2017-12-28 Multi-relational matrix factorization using bayesian personalized ranking for social network data, Krohn-Grimberghe+, WSDM12, 2012.02 Commentmulti-relationalな場合でも適用できるmatrix factorizationを提案。特にcold start problemにフォーカス。social networkのデータなどに適用できる。 ... #CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative topic modeling for recommending scientific articles, Wang+, KDD11 CommentProbabilistic Matrix Factorization (PMF) #227 に、Latent Dirichllet Allocation (LDA) を組み込んだCollaborative Topic Regression (CTR)を提案。 LDAによりitemのlatent vC ...
Issue Date: 2018-01-11 Probabilistic Matrix Factorization, Salakhutdinov+, NIPS08 CommentMatrix Factorizationを確率モデルとして表した論文。 解説：http://yamaguchiyuto.hatenablog.com/entry/2017/07/13/080000既存のMFは大規模なデータに対してスケールしなかったが、PMFではobservationの数に対して線形 ...
Issue Date: 2018-01-11 Relational learning via collective matrix factorization, Singh+, KDD08 Comment従来のMatrix Factorization（MF）では、pair-wiseなrelation（たとえば映画とユーザと、映画に対するユーザのrating）からRating Matrixを生成し、その行列を分解していたが、multipleなrelation（たとえば、user-movie ratin ... #Article#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative filtering for implicit feedback datasets, Hu+, International Conference on Data Mining, 2008 CommentImplicit Feedbackなデータに特化したMatrix Factorization (MF)、Weighted Matrix Factorization (WMF)を提案。 ユーザのExplicitなFeedback（ratingやlike, dislikeなど）がなくても、MFが適用可日 ... #Article#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems Wang+, KDD’15 CommentRating Matrixからuserとitemのlatent vectorを学習する際に、Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）によるitemのembeddingを活用する話。 Collaborative FilteringとContents-based Fil解 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2018-01-02 Probabilistic matrix factorization, Salakhutdinov+, Advances in neural information processing systems, 2007

### FactorizationMachines (10)

#NeuralNetwork#CTRPrediction
Issue Date: 2020-08-29 Field Weighted Factorization Machines for Click-Through Rate Prediction in Display Advertising, Pan+, WWW18 CommentCTR予測でbest-performingなモデルと言われているField Aware Factorization Machines(FFM)では、パラメータ数がフィールド数×特徴数のorderになってしまうため非常に多くなってしまうが、これをよりメモリを効果的に利用できる手法を提案。FFMとは性能 ... #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2018-12-22 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, KDD18 CommentGunosyの関さんによるxDeepFMの解説： https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 DeepFMの発展についても詳細に述べられていて、とても参考になる。 ...
Issue Date: 2018-01-02 Factorization Machines with libFM, Steffen Rendle, TIST12 CommentFactorization Machinesの著者実装。 FMやるならまずはこれ。 ...

#MachineLearning
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Machines, Steffen Rendle, ICDM10 Comment解説ブログ：http://echizen-tm.hatenablog.com/entry/2016/09/11/024828 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018![image](http ... #Article#Tools#Library
Issue Date: 2021-07-03 DeepなFactorization Machinesの実装たち Comment下記モデルが実装されているすごいリポジトリ。論文もリンクも記載されており、Factorization Machinesを勉強する際に非常に参考になると思う。MITライセンス。各手法はCriteoのCTRPredictionにおいて、AUC0.8くらい出ているらしい。 Logistic Re ... #Article#Pocket
Issue Date: 2021-07-02 Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems, Naumov+, Facebook, arXiv‘19 CommentFacebookが開発したopen sourceのDeepな推薦モデル（MIT Licence）。モデル自体はシンプルで、continuousなfeatureをMLPで線形変換、categoricalなfeatureはembeddingをlook upし、それぞれfeatureのrepresen実装 ... #Article#NeuralNetwork#Pocket#CTRPrediction
Issue Date: 2021-05-25 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction, Guo+, IJCAI’17 CommentFactorization Machinesと、Deep Neural Networkを、Wide&Deepしました、という論文。Wide=Factorization Machines, Deep=DNN。高次のFeatureと低次のFeatureを扱っているだけでなく、FMによってフィールドご#2 ... #Article#NeuralNetwork#Pocket#CTRPrediction
Issue Date: 2021-05-25 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, Lian+, KDD‘18 Comment#349 DeepFMの発展版#281 にも書いたが、下記リンクに概要が記載されている。 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 ... #Article#Library
Issue Date: 2018-01-01 fastFM Comment実装されているアルゴリズム：Factorization Machines 実装：python 使用方法：pythonライブラリとして利用 ※ Factorization Machinesに特化したpythonライブラリ参考： http://www.kamishima.net/archive/recs ... #Article#Tools#Library
Issue Date: 2018-01-01 LibRec Comment実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Factorization Machines、 　　　　　　　　　　　　　　Restricted Boltzman Machineなど、計70種類のアルゴリズムが実装 実装：Java 使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用 ※参考： h ...

### Dataset (7)

#Pocket#LanguageModel#SessionBased#Personalization#Evaluation
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #Article#NLP#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。 #Article#NLP
Issue Date: 2023-05-06 SNAP: Web data: Amazon reviews

#Article#CTRPrediction
Issue Date: 2021-06-01 Criteo Dataset CommentCriteo Dataset (https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/data) DeepFM等のモデルで利用されているCTR Predictionのためのデータセット # Data Description traAvazu D ... #Article#Tutorial#Tools
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ... #Article
Issue Date: 2020-08-29 Open Bandit Dataset CommentOpen Bandit pipelineも参照資料: https://speakerdeck.com/usaito/off-policy-evaluationfalseji-chu-toopen-bandit-dataset-and-pipelinefalseshao-jie ... #Article
Issue Date: 2019-04-12 Recommender System Datasets, Julian McAuley CommentRecommender Systems研究に利用できる各種データセットを、Julian McAuley氏がまとめている。 氏が独自にクロールしたデータ等も含まれている。 非常に有用。 ...

### ReviewGeneration (6)

#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2019-05-31 Multimodal Review Generation for Recommender Systems, Truong+, WWW19 CommentPersonalized Review Generationと、Rating Predictionを同時学習した研究（同時学習自体はすでに先行研究がある）。 また、先行研究のinputは、たいていはuser, itemであるが、multi-modalなinputとしてレビューのphotoを活用した ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-08-17 Improving Explainable Recommendations with Synthetic Reviews, Ouyang+, RecSys18 #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2019-04-12 Neural rating regression with abstractive tips generation for recommendation, Li+, SIGIR17 CommentRating Predictionとtips generationを同時に行うことで、両者の性能を向上させた最初の研究。 tipsとは、ユーザの経験や感じたことを、短いテキスト（1文とか）で簡潔に記したもの。![image](https://user-images.githubusercontent ...

#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#CollaborativeFiltering#NLP
Issue Date: 2019-02-01 Estimating Reactions and Recommending Products with Generative Models of Reviews, Ni+, IJCNLP17 CommentCollaborative Filtering (CF) によるコンテンツ推薦とReview Generationを同時に学習し、 両者の性能を向上させる話。 非常に興味深い設定で、このような実験設定でReview Generationを行なった初めての研究。CFではMatrix Factoriza ... #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information #Article#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-08-17 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv

### NaturalLanguageGeneration (5)

#NeuralNetwork#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-05-31 Multimodal Review Generation for Recommender Systems, Truong+, WWW19 CommentPersonalized Review Generationと、Rating Predictionを同時学習した研究（同時学習自体はすでに先行研究がある）。 また、先行研究のinputは、たいていはuser, itemであるが、multi-modalなinputとしてレビューのphotoを活用した ... #NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Improving Explainable Recommendations with Synthetic Reviews, Ouyang+, RecSys18 #NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-02-01 Estimating Reactions and Recommending Products with Generative Models of Reviews, Ni+, IJCNLP17 CommentCollaborative Filtering (CF) によるコンテンツ推薦とReview Generationを同時に学習し、 両者の性能を向上させる話。 非常に興味深い設定で、このような実験設定でReview Generationを行なった初めての研究。CFではMatrix Factoriza ...

#Article#NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information #Article#NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv

### GenerativeAI (3)

#Tutorial#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2024-09-24 Recommendation with Generative Models, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Comment生成モデルやGenerativeAIによるRecSysの教科書![image](https://github.com/user-attachments/assets/a76e5fd2-cd82-43f9-ac64-bb33c5fe1dc2) ... #Survey#Pocket
Issue Date: 2024-04-02 A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models （Gen-RecSys）, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Summary従来のレコメンドシステムは、ユーザー-アイテムの評価履歴を主要なデータソースとして使用してきたが、最近では生成モデルを活用して、テキストや画像など豊富なデータを含めた新しい推薦タスクに取り組んでいる。この研究では、生成モデル（Gen-RecSys）を用いたレコメンドシステムの進歩に焦点を当て、相互作用駆動型生成モデルや大規模言語モデル（LLM）を用いた生成型推薦、画像や動画コンテンツの処理と生成のためのマルチモーダルモデルなどについて調査している。未解決の課題や必要なパラダイムについても議論している。 #Article#Survey
Issue Date: 2023-05-10 awesome-generative-information-retrieval CommentGenerativeなモデルを利用したDocument RetrievalやRecSys等についてまとまっているリポジトリ ...

### MLOps (3)

#Article#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#Evaluation#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article
Issue Date: 2023-12-19 モバオクでのリアルタイムレコメンドシステムの紹介 CommentDeNAでのRecSysのアーキテクチャ（バッチ、リアルタイム）が紹介されている。バッチではワークフローエンジンとしてVertex AI Pipelineが用いられている。リアルタイムになるとアーキテクチャが非常に複雑になっている。複雑なアーキテクチャだが、Generative Recommendリ ... #Article
Issue Date: 2023-09-05 Lessons Learnt From Consolidating ML Models in a Large Scale Recommendation System Comment推薦システムには様々なusecaseが存在しており、それらは別々に運用されることが多い。 user-item recommendation item-item recommendation query-item recommendation category-item recこれが このようなsi ...

### PersonalizedDocumentSummarization (2)

#CollaborativeFiltering#GraphBased#PACLIC
Issue Date: 2017-12-28 Collaborative Summarization: When Collaborative Filtering Meets Document Summarization, Qu+, PACLIC09, 2009.12 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34400963-26dc2ee2-ebda-11e7-8170-2aa5fcc701c1.png) Collaborative Filteringと要約を組み合わせる手評価1 ... #Article
Issue Date: 2017-12-28 User-model based personalized summarization, Diaz+, Information Processing and Management 2007.11 CommentPDSの先駆けとなった重要論文。必ずreferすべき。 ...

### NewsRecommendation (2)

#NeuralNetwork#Contents-based
Issue Date: 2021-06-01 DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation, Wang+, WWW18 Comment# Overview Contents-basedな手法でCTRを予測しNews推薦。newsのタイトルに含まれるentityをknowledge graphと紐づけて、情報をよりリッチにして活用する。 CNNでword-embeddingのみならず、entity embedding, cont#3 ... #Article#NeuralNetwork#CTRPrediction#MLOps#Evaluation#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### ContrastiveLearning (2)

#NeuralNetwork#CTRPrediction
Issue Date: 2024-11-19 Collaborative Contrastive Network for Click-Through Rate Prediction, Chen Gao+, arXiv24 Comment参考: [Mini-appの定義生成結果（Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/what-is-the-definition-of-the-sW4uZPZIQe6Iq53HbwuG7Q)論文中の図解: Mini-appにトリガーと## ... #NLP#Contents-based#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2023-07-18 UniTRec: A Unified Text-to-Text Transformer and Joint Contrastive Learning Framework for Text-based Recommendation, ACL23 Summary本研究では、事前学習済み言語モデル（PLM）を使用して、テキストベースの推薦の性能を向上させるための新しいフレームワークであるUniTRecを提案します。UniTRecは、ユーザーの履歴の文脈をより良くモデル化するために統一されたローカル-グローバルアテンションTransformerエンコーダを使用し、候補のテキストアイテムの言語の複雑さを推定するためにTransformerデコーダを活用します。幅広い評価により、UniTRecがテキストベースの推薦タスクで最先端のパフォーマンスを発揮することが示されました。

### PersonalizedGeneration (2)

#Personalization
Issue Date: 2024-09-14 Leveraging User-Generated Reviews for Recommender Systems with Dynamic Headers, Shanu Vashishtha+, N_A, PAIS24 Commente-commerceでDynamicにitemsetに対するスニペット（見出し）を生成する研究。Attributeに基づいてスニペットを生成する。![image](https://github.com/user-attachments/assets/635061ba-643d-402b-9714 ... #Pocket#NLP#Personalization
Issue Date: 2023-08-11 Personalized Chit-Chat Generation for Recommendation Using External Chat Corpora, Chen+, KDD22 Summaryチットチャットは、ユーザーとの対話において効果的であることが示されています。この研究では、ニュース推薦のための個人化されたチットチャットを生成する方法を提案しています。既存の方法とは異なり、外部のチャットコーパスのみを使用してユーザーの関心を推定し、個人化されたチットチャットを生成します。幅広い実験により、提案手法の効果が示されています。

### InstructionTuning (2)

#LanguageModel#KnowledgeGraph#Annotation
Issue Date: 2024-10-08 COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon , Yu+, SIGMOD_PODS 24 CommentApplications of large-scale knowledge graphs in the e-commerce platforms can improve shopping experience for their customers. While existing e-commerc ... #LanguageModel#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2023-11-12 Recommendation as Language Processing （RLP）: A Unified Pretrain, Personalized Prompt & Predict Paradigm （P5）, Shijie Geng+, N_A, RecSys22 Summary我々は「Pretrain, Personalized Prompt, and Predict Paradigm」（P5）と呼ばれる柔軟で統一されたテキストからテキストへのパラダイムを提案します。P5は、共有フレームワーク内でさまざまな推薦タスクを統一し、個別化と推薦のための深い意味を捉えることができます。P5は、異なるタスクを学習するための同じ言語モデリング目標を持つ事前学習を行います。P5は、浅いモデルから深いモデルへと進化し、広範な微調整の必要性を減らすことができます。P5の効果を実証するために、いくつかの推薦ベンチマークで実験を行いました。 Comment# 概要 T5 のように、様々な推薦タスクを、「Prompt + Prediction」のpipelineとして定義して解けるようにした研究。 P5ではencoder-decoder frameworkを採用しており、encoder側ではbidirectionalなモデルでpromptのre ...

### Evaluation (2)

#Pocket#Dataset#LanguageModel#SessionBased#Personalization
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #Article#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### InteractiveRecommenderSystems (1)

#Tutorial#Slide#RecSys
Issue Date: 2017-12-28 Interactive Recommender Systems, Netflix, RecSys15, 2015.09

### RelevanceJudgment (1)

#Article
Issue Date: 2017-12-28 Relevance Judgment in epistemic and hedonic information searches, Xu, Chen, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2007 Comment・informative relevance: 知識を求める検索など（個人のブログ，経済ニュースとか） ・affective relevance: 楽しみや感情に刺激を受けるための情報を求める検索の場合（2chまとめとか，哲学ニュースまとめとか？） ・topicality, novelty, ...

### Analysis (1)

#Others
Issue Date: 2018-01-01 Usage patterns of collaborative tagging systems, Golder+, Journal of Information Science06 CommentSocial Tagging Systemの仕組みや使われ方について言及する際にreferすると良いかも。 ...

### CVRPrediction (1)

#NeuralNetwork#CTRPrediction
Issue Date: 2021-06-01 Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives, Kitada+, KDD19 Comment# Overview 広告のCVR予測をCTR予測とのmulti-task learningとして定式化。 構築した予測モデルのattention distributionを解析することで、high-qualityなクリエイティブの作成を支援する。 genderやgenre等の情報でatten ...

### NaturalLanguageUnderstanding (1)

#Article#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。

### GenerativeRecommendation (1)

#Survey
Issue Date: 2024-08-06 Large Language Models for Generative Recommendation: A Survey and Visionary Discussions, Lei Li+, N_A, LREC-COLING24 SummaryLLMを使用した生成的な推薦に焦点を当て、従来の複数段階の推薦プロセスを1つの段階に簡素化する方法を調査。具体的には、生成的推薦の定義、RSの進化、LLMベースの生成的推薦の実装方法について検討。この調査は、LLMベースの生成的推薦に関する進捗状況と将来の方向について提供できる文脈とガイダンスを提供することを目指している。 CommentGenerative Recommendationの定義がわかりやすい： > Definition 2 (Generative Recommendation) A generative recommender system directly generates recommendations or ...

### ConversationalRecommenderSystems (1)

#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-08-07 Leveraging Large Language Models in Conversational Recommender Systems, Luke Friedman+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用した大規模な会話型推薦システム（CRS）の構築に関する論文の要約です。LLMsを活用したユーザーの好み理解、柔軟なダイアログ管理、説明可能な推薦の新しい実装を提案し、LLMsによって駆動される統合アーキテクチャの一部として説明します。また、LLMが解釈可能な自然言語のユーザープロファイルを利用してセッションレベルのコンテキストを調整する方法についても説明します。さらに、LLMベースのユーザーシミュレータを構築して合成会話を生成する技術を提案し、LaMDAをベースにしたYouTubeビデオの大規模CRSであるRecLLMを紹介します。

### A/B Testing (1)

#Article#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#Evaluation#Article
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### Annotation (1)

#LanguageModel#KnowledgeGraph#InstructionTuning
Issue Date: 2024-10-08 COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon , Yu+, SIGMOD_PODS 24 CommentApplications of large-scale knowledge graphs in the e-commerce platforms can improve shopping experience for their customers. While existing e-commerc ...

### Others (40)

#InformationRetrieval#Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2024-11-08 MM-Embed: Universal Multimodal Retrieval with Multimodal LLMs, Sheng-Chieh Lin+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/d05854af-4525-40ba-8458-bfe333135cff) ... #Pocket#Transformer#TransferLearning
Issue Date: 2024-09-25 beeFormer: Bridging the Gap Between Semantic and Interaction Similarity in Recommender Systems, Vojtěch Vančura+, N_A, RecSys24 CommentNLPでは言語という共通の体系があるから事前学習とかが成立するけど、RecSysのようなユーザとシステムのinteraction dataを用いたシステムでは（大抵の場合はデータセットごとにユニークなユーザIDとアイテムIDのログでデータが構成されるので）なかなかそういうことは難しいよね、と思ってい ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-09-25 Enhancing Performance and Scalability of Large-Scale Recommendation Systems with Jagged Flash Attention, Rengan Xu+, N_A, arXiv24

#Pocket#Transformer
Issue Date: 2023-11-13 Hiformer: Heterogeneous Feature Interactions Learning with Transformers for Recommender Systems, Huan Gui+, N_A, arXiv23 Summary特徴の相互作用を学ぶために、Transformerベースのアーキテクチャを提案する。ウェブスケールのレコメンダーシステムにおいて、特徴の相互作用を手動で作成することは困難であるため、自動的に捉える必要がある。しかし、現在のTransformerアーキテクチャは異種の特徴の相互作用を捉えることができず、サービングレイテンシも高い。そこで、異種の自己注意層を提案し、\textsc{Hiformer}というモデルを紹介する。\textsc{Hiformer}は特徴の相互作用の異種性を考慮し、低ランク近似とモデルの剪定により高速な推論を実現する。オフライン実験結果では、\textsc{Hiformer}モデルの効果と効率が示されており、Google Playの実世界の大規模なアプリランキングモデルにも展開され、主要なエンゲージメントメトリックスを改善した。 Comment推薦システムは、Factorization Machinesあたりから大抵の場合特徴量間の交互作用を頑張って捉えることで精度向上を目指す、という話をしてきている気がするが、これはTransformerを使って交互作用捉えられるようなモデルを考えました、という研究のようである。self atteOnl ...
Issue Date: 2023-07-18 User Simulator Assisted Open-ended Conversational Recommendation System, NLP4ConvAI23 #Explanation#Personalization#review
Issue Date: 2023-07-18 Explainable Recommendation with Personalized Review Retrieval and Aspect Learning, ACL23 Summary説明可能な推薦において、テキスト生成の精度向上とユーザーの好みの捉え方の改善を目指し、ERRAモデルを提案。ERRAは追加情報の検索とアスペクト学習を組み合わせることで、より正確で情報量の多い説明を生成することができる。さらに、ユーザーの関心の高いアスペクトを選択することで、関連性の高い詳細なユーザー表現をモデル化し、説明をより説得力のあるものにする。実験結果は、ERRAモデルが最先端のベースラインを上回ることを示している。 #NLP#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 TREA: Tree-Structure Reasoning Schema for Conversational Recommendation, ACL23 Summary会話型の推薦システム（CRS）では、外部知識を活用して対話の文脈を理解し、関連するアイテムを推薦することが求められている。しかし、現在の推論モデルは複雑な関係を完全に把握できないため、新しいツリー構造の推論スキーマであるTREAを提案する。TREAは多階層のツリーを使用して因果関係を明確にし、過去の対話を活用してより合理的な応答を生成する。幅広い実験により、TREAの有効性が示された。
Issue Date: 2022-04-05 Are We Evaluating Rigorously? Benchmarking Recommendation for Reproducible Evaluation and Fair Comparison, Sun+, RecSys20 Comment日本語解説：https://qiita.com/smochi/items/c4cecc48e4aba0071ead ... #Calibration
Issue Date: 2024-09-20 Calibrated Recommendation, Herald Steck, Netflix, RecSys18 Comment# Abstract When a user has watched, say, 70 romance movies and 30 action movies, then it is reasonable to expect the personalized list of recommend ... #NeuralNetwork#GraphBased#Pocket#GraphConvolutionalNetwork
Issue Date: 2019-05-31 Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems, Ying+, KDD18 #Pocket#NLP
Issue Date: 2018-01-01 MoodSwipe: A Soft Keyboard that Suggests Messages Based on User-Specified Emotions, Huang+, EMNLP17 #NeuralNetwork#General#Embeddings#MachineLearning
Issue Date: 2017-12-28 StarSpace: Embed All The Things, Wu+, arXiv17 Comment分類やランキング、レコメンドなど、様々なタスクで汎用的に使用できるEmbeddingの学習手法を提案。 Embeddingを学習する対象をEntityと呼び、Entityはbag-of-featureで記述される。 Entityはbag-of-featureで記述できればなんでもよく、 こ実際にS ... #Pocket
Issue Date: 2023-05-06 Ups and Downs: Modeling the Visual Evolution of Fashion Trends with One-Class Collaborative Filtering, Ruining He+, N_A, arXiv16 Summaryファッションなどの特定のドメインにおいて、製品の視覚的な外観と時間の経過に伴う進化を同時にモデル化することが重要であり、そのような好みをモデル化することは非常に困難である。本論文では、One-Class Collaborative Filtering設定のための新しいモデルを構築し、過去のフィードバックに基づいてユーザーのファッションに関する個人的なランキング関数を推定することを目的としている。実験的に、Amazon.comからの2つの大規模な実世界データセットで我々の手法を評価し、最先端の個人化ランキング尺度を上回ることを示し、また、データセットの11年間にわたる高レベルのファッショントレンドを可視化するために使用した。 Comment#653 を構築した研究と同様の著者の研究 #653 を利用した場合はこの研究は #654 をreferする必要がある ... #SessionBased
Issue Date: 2019-08-02 SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS, Hidasi+, ICLR16 CommentRNNを利用したsequential recommendation (session-based recommendation)の先駆け的論文。日本語解説: https://qiita.com/tatamiya/items/46e278a808a51893deac ... #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2018-12-27 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations, Covington+, RecSys16 #NewsCitations#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 News Citation Recommendation with Implicit and Explicit Semantics, Peng+, ACL16 Commenttarget text中に記述されているイベントや意見に対して、それらをサポートするような他のニュース記事を推薦する研究。 たとえば、target text中に「北朝鮮が先日ミサイルの発射に失敗したが...」、といった記述があったときに、このイベントについて報道しているニュース記事を推薦すると ... #Pocket
Issue Date: 2023-05-06 Image-based Recommendations on Styles and Substitutes, Julian McAuley+, N_A, arXiv15 Summary本研究では、人間の感覚に基づいた物体間の関係性をモデル化することを目的として、大規模なデータセットを用いたスケーラブルな方法を提案している。関連する画像のグラフ上で定義されたネットワーク推論問題として捉え、服やアクセサリーの組み合わせを推奨することができるシステムを開発し、その他のアプリケーションにも適用可能であることを示している。 Comment#653 を構築した論文 ... #NeuralNetwork#InformationRetrieval#Contents-based
Issue Date: 2021-06-01 Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data, Huang+, CIKM13 Comment日本語解説: https://shunk031.me/paper-survey/summary/others/Learning-Deep-Structured-Semantic-Models-for-Web-Search-using-Clickthrough-Data ... #Comments
Issue Date: 2018-01-15 Care to Comment? Recommendations for Commenting on News Stories, Shmueli+, WWW12 Comment過去のユーザのコメントに対するratingに基づいて、ユーザが（コメントを通じて）議論に参加したいようなNews Storyを推薦する研究。 ... #Comments
Issue Date: 2018-01-01 Personalized Recommendation of User Comments via Factor Models, Agarwal+, EMNLP11 CommentPersonalizedなコメント推薦モデルを提案。rater-authorの関係、rater-commentの関係をlatent vectorを用いて表現し、これらとバイアス項の線形結合によりraterのあるコメントに対するratingを予測する。 パラメータを学習する際は、EMでモデルをfit ... #UAI
Issue Date: 2017-12-28 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback, Rendle+, UAI09, 2009.06 Comment重要論文 ユーザのアイテムに対するExplicit/Implicit Ratingを利用したlearning2rank。 AUCを最適化するようなイメージ。 負例はNegative Sampling。 計算量が軽く、拡張がしやすい。 Implicitデータを使ったTop-N Recsy参考: ht ... #GraphBased
Issue Date: 2018-01-01 Folkrank: A ranking algorithm for folksonomies, Hotho+, FGIR06 Comment代表的なタグ推薦手法 ... #Article#Article
Issue Date: 2024-12-20 Netflixの推薦＆検索システム最前線 - QCon San Francisco 2024現地レポート, UZABASE, 2024.12 Commentインフラ構成の部分が面白い。モデルの構築方法などは、まず軽量なモデルやヒューリスティックで候補を絞り、その後計算量が重いモデルでリランキングする典型的な手法。Netflixのインフラによって、以下のようなことを>1～2秒前の最新データを参照でき、推薦生成に反映させることが可能ですlatenまあしかし ... #Article#Slide
Issue Date: 2024-09-15 クリックを最大化しない推薦システム, Ryoma Sato, 2024.01 Commentおもしろそうなので後で読むクリック率やコンバージョン率に最適化することが従来のやり方だが、クリックベイトのため粗悪なコンテンツを推薦してしまったり、人気のあるアイテムに推薦リストが偏ってしまい、長期的なユーザの利益を害するという話。20年くらい前からこの辺をなんとかするために、推薦のセレンディピティ ... #Article#Pocket#Article
Issue Date: 2024-08-27 10Xの推薦を作るチームとML platform, 2024.08 Comment初期開発における定性評価の重要性やインターリービングの話題など実用的な内容が書かれているように見える。あとで読む。定性評価が重要という話は、#1367 でも言及されている ... #Article
Issue Date: 2023-07-01 MetaのRecommender System概要, 2023.6 #Article#Pocket
Issue Date: 2023-04-28 E-Commerce product recommendation agents: use, characteristics, and impact Comment超重要論文 ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-05-25 BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer, Sun+, CIKM2019 CommentBERTをrecsysのsequential recommendationタスクに転用してSoTA。しっかり読んで無いけどモデル構造はほぼBERTと一緒。異なる点は、Training時にNext Sentence Predictionは行わずClozeのみ行なっているという点。Clozeとは、実BE ... #Article#Pocket
Issue Date: 2020-08-29 Airbnbの機械学習導入から学ぶ #Article#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 Some Challenges for Context-aware Recommender Systems,” Yujie+, Proc. Fifth Int’l Conf. Computer Science and Education （ICCSE）, pp. 362-365, 2010. #Article#Classic#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 Context-Aware Recommender Systems, Adomavicius+, Recommender Systems Handbook, 2011 CommentContext-aware Recsysのパイオニア的研究通常のuser/item paradigmを拡張して、いかにコンテキストの情報を考慮するかを研究。 コンテキスト情報は、 Explicit: ユーザのマニュアルインプットから取得 Implicit: 自動的に取得 inferred: ユーザ ... #Article#Tools
Issue Date: 2018-01-01 GraphChi Comment実装されているアルゴリズム：Matrix Factorization, RBM, CliMFなど 実装： 使用方法：CLI ※ graphlabの中の人による実装参考： http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf https://takuti.me/ ... #Article#Tools
Issue Date: 2018-01-01 GraphLab Comment現在はTuri.comになっており、商用になっている？参考： http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf https://takuti.me/note/recommender-libraries/ ... #Article#Novelty
Issue Date: 2017-12-28 Improving Recommendation Novelty Based on Topic Taxonomy, Weng et al., WI-IAT Workshops ‘07 Comment・評価をしていない ・通常のItem-based collaborative filteringの結果に加えて，taxonomyのassociation rule mining (あるtaxonomy t1に興味がある人が，t2にも興味がある確率を獲得する)を行い，このassociation ru ... #Article#Novelty
Issue Date: 2017-12-28 Discovery-oriented Collaborative Filtering for Improving User Satisfaction, Hijikata et al., IUI’09 Comment・従来のCFはaccuracyをあげることを目的に研究されてきたが，ユーザがすでに知っているitemを推薦してしまう問題がある．おまけに（推薦リスト内のアイテムの観点からみた）diversityも低い．このような推薦はdiscoveryがなく，user satisfactionを損ねるので，ユーザが ... #Article#Novelty
Issue Date: 2017-12-28 “I like to explore sometimes”: Adapting to Dynamic User Novelty Preferences, Kapoor et al. （with Konstan）, RecSys’15 Comment・典型的なRSは，推薦リストのSimilarityとNoveltyのcriteriaを最適化する．このとき，両者のバランスを取るためになんらかの定数を導入してバランスをとるが，この定数はユーザやタイミングごとに異なると考えられるので（すなわち人やタイミングによってnoveltyのpreference ... #Article#Document
Issue Date: 2017-12-28 SCENE: A Scalable Two-Stage Personalized News Recommendation System, Li et al., SIGIR’11 Comment・ニュース推薦には3つのチャレンジがある。 1. スケーラビリティ　より高速なreal-time processing 2. あるニュース記事を読むと、続いて読む記事に影響を与える 3. popularityとrecencyが時間経過に従い変化するので、これらをどう扱うか これらに対 ... #Article#Document
Issue Date: 2017-12-28 A semantic-expansion approach to personalized knowledge recommendation, Liang, Yang, Chen and Ku, Decision Support Systems, 2007 Comment・traditionalなkeywordベースでマッチングするアプローチだと，単語間の意味的な関係によって特定の単語のoverweightやunderweightが発生するので，advancedなsemanticsを考慮した手法が必要なので頑張りますという論文． ... #Article#Document
Issue Date: 2017-12-28 Combination of Web page recommender systems, Goksedef, Gunduz-oguducu, Elsevier, 2010 Comment・traditionalなmethodはweb usage or web content mining techniquesを用いているが，ニュースサイトなどのページは日々更新されるのでweb content mining techniquesを用いてモデルを更新するのはしんどい．ので，web us ... #Article#Document
Issue Date: 2017-12-28 Neural Networks for Web Content Filtering, 2002, Lee, Fui and Fong, IEEE Intelligent Systems Comment・ポルノコンテンツのフィルタリングが目的. 提案手法はgeneral frameworkなので他のコンテンツのフィルタリングにも使える. ・NNを採用する理由は，robustだから（様々な分布にfitする）．Webpageはnoisyなので． ・trainingのためにpornographic ...

## Survey (136)

#Pocket#NLP#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future, Xu Guo+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey, Lin Long+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-31 A Survey on LLM Inference-Time Self-Improvement, Xiangjue Dong+, arXiv24

#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval, Xiaoxi Li+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-11-27 From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge, Dawei Li+, arXiv24 CommentLLM-as-a-Judgeに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/88059cc4-123e-4a89-ac2d-4b3db83cd2df)![image](https://github.com/user-att#12 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#MultiLingual
Issue Date: 2024-11-19 Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey, Shaolin Zhu+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/0b86445f-b974-459c-94f0-a80f5e2bbc9a)![image](https://github.com/user-attachments/assets/0d03af89 ... #Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel#Transformer#Attention
Issue Date: 2024-11-17 Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference, Yiheng Liu+, arXiv24 Comment[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/yi-xia-nolun-wen-wodu-minei-ro-7vGwDK_AQX.HDO7j9H8iNA)単なるLLMの理論的な説明にとどまらず、実用的に必要な各種 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-11-12 GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey, Shuai Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/999adca8-f0d7-483c-ae5a-b6f78fe9da4b)![image](https://github.com/user-attachments/assets/b69dc991R ... #Pocket#LanguageModel#Personalization
Issue Date: 2024-11-10 Personalization of Large Language Models: A Survey, Zhehao Zhang+, arXiv24 #NLP#LanguageModel#SmallModel
Issue Date: 2024-11-07 A Comprehensive Survey of Small Language Models in the Era of Large Language Models: Techniques, Enhancements, Applications, Collaboration with LLMs, and Trustworthiness, Fali Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/9faf2732-233d-468e-ac4c-98b18f2f2bcf)![image](https://github.com/user-attachments/assets/889ebda5- ... #NLP#LanguageModel#Evaluation#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #Pocket#NLP#LanguageModel#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-16 When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes? A Critical Survey of Self-Correction of LLMs, Ryo Kamoi+, N_A, TACL24 CommentLLMのself-correctionに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/bea63e03-8b6f-4c3e-b8ff-d738c062149c)![image](https://github.com/user-a ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-10 From Decoding to Meta-Generation: Inference-time Algorithms for Large Language Models, Sean Welleck+, N_A, arXiv24 Comment元ツイート: https://x.com/gneubig/status/1833522477605261799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QCMUのチームによるinference timeの高速化に関するサーベイ ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Alignment
Issue Date: 2024-09-07 A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models, Ruili Jiang+, N_A, arXiv24 #NLP#LanguageModel#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies, Liangming Pan+, N_A, TACL24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/8049b03d-927b-49ee-98eb-7b690b92c229) ... #NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2024-09-02 The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques, Sander Schulhoff+, N_A, arXiv24 CommentPromptingに関するサーベイ初期の手法からかなり網羅的に記述されているように見える。 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/a6e6fd6c-910c-4d5d-a98e-47cf51e254ab)また、誤用されていたり、色々な ... #NaturalLanguageGeneration#Controllable#NLP
Issue Date: 2024-08-25 Controllable Text Generation for Large Language Models: A Survey, Xun Liang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの制御可能なテキスト生成（CTG）技術に関する最新の進展を体系的にレビューし、その中核的な概念の包括的な定義を提供し、制御条件とテキスト品質の要件を明確にする。CTGタスクをコンテンツ制御と属性制御の2つの主要なタイプに分類し、モデルの再学習、ファインチューニング、強化学習、プロンプトエンジニアリング、潜在空間の操作、デコーディング時の介入など、主要な手法について議論する。さらに、CTGの評価方法を検討し、領域全体での応用をまとめ、現在の研究における主要な課題に取り組む。また、将来の研究で実世界の応用に重点を置くなど、いくつかの提案も行う。 CommentSurveyの内容![image](https://github.com/user-attachments/assets/1117d721-26b9-4361-855f-a6bf9efb93a4) ... #RecommenderSystems#GenerativeRecommendation
Issue Date: 2024-08-06 Large Language Models for Generative Recommendation: A Survey and Visionary Discussions, Lei Li+, N_A, LREC-COLING24 SummaryLLMを使用した生成的な推薦に焦点を当て、従来の複数段階の推薦プロセスを1つの段階に簡素化する方法を調査。具体的には、生成的推薦の定義、RSの進化、LLMベースの生成的推薦の実装方法について検討。この調査は、LLMベースの生成的推薦に関する進捗状況と将来の方向について提供できる文脈とガイダンスを提供することを目指している。 CommentGenerative Recommendationの定義がわかりやすい： > Definition 2 (Generative Recommendation) A generative recommender system directly generates recommendations or ... #Pocket#SpokenLanguageProcessing#Evaluation#FoundationModel#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-14 Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey, Rongwu Xu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsにおける知識の衝突に焦点を当て、文脈とパラメトリック知識の組み合わせによる複雑な課題を分析。文脈-メモリ、文脈間、メモリ内の衝突の3つのカテゴリーを探求し、実世界のアプリケーションにおける信頼性とパフォーマンスへの影響を検討。解決策を提案し、LLMsの堅牢性向上を目指す。 #RecommenderSystems#Pocket#GenerativeAI
Issue Date: 2024-04-02 A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models （Gen-RecSys）, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Summary従来のレコメンドシステムは、ユーザー-アイテムの評価履歴を主要なデータソースとして使用してきたが、最近では生成モデルを活用して、テキストや画像など豊富なデータを含めた新しい推薦タスクに取り組んでいる。この研究では、生成モデル（Gen-RecSys）を用いたレコメンドシステムの進歩に焦点を当て、相互作用駆動型生成モデルや大規模言語モデル（LLM）を用いた生成型推薦、画像や動画コンテンツの処理と生成のためのマルチモーダルモデルなどについて調査している。未解決の課題や必要なパラダイムについても議論している。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models for Data Annotation: A Survey, Zhen Tan+, N_A, arXiv24 SummaryGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）を使用したデータアノテーションの研究に焦点を当て、LLMによるアノテーション生成の評価や学習への応用について述べられています。LLMを使用したデータアノテーションの手法や課題について包括的に議論し、将来の研究の進展を促進することを目的としています。 CommentData AnnotationにLLMを活用する場合のサーベイ ... #NLP#LanguageModel#DataToTextGeneration#TabularData
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models（LLMs） on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey, Xi Fang+, N_A, arXiv24 Summary最近の大規模言語モデリングの進展により、様々なタスクにおける応用が容易になっているが、包括的なレビューが不足している。この研究は、最近の進歩をまとめ、データセット、メトリクス、方法論を調査し、将来の研究方向に洞察を提供することを目的としている。また、関連するコードとデータセットの参照も提供される。 CommentTabular DataにおけるLLM関連のタスクや技術等のサーベイ ... #Pocket#LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2024-01-25 MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models, Duzhen Zhang+, N_A, arXiv24 SummaryMM-LLMsは、コスト効果の高いトレーニング戦略を用いて拡張され、多様なMMタスクに対応する能力を持つことが示されている。本論文では、MM-LLMsのアーキテクチャ、トレーニング手法、ベンチマークのパフォーマンスなどについて調査し、その進歩に貢献することを目指している。 Comment以下、論文を斜め読みしながら、ChatGPTを通じて疑問点を解消しつつ理解した内容なので、理解が不十分な点が含まれている可能性があるので注意。 まあざっくり言うと、マルチモーダルを理解できるLLMを作りたかったら、様々なモダリティをエンコーディングして得られる表現と、既存のLLMが内部的に処理 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2024-01-24 A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large Language Models, S. M Towhidul Islam Tonmoy+, N_A, arXiv24 Summary要約：本論文では、大規模言語モデル（LLMs）における幻覚の問題について調査し、その軽減策について紹介しています。LLMsは強力な言語生成能力を持っていますが、根拠のない情報を生成する傾向があります。この問題を解決するために、Retrieval Augmented Generation、Knowledge Retrieval、CoNLI、CoVeなどの技術が開発されています。さらに、データセットの利用やフィードバックメカニズムなどのパラメータに基づいてこれらの方法を分類し、幻覚の問題に取り組むためのアプローチを提案しています。また、これらの技術に関連する課題や制約についても分析し、将来の研究に向けた基盤を提供しています。 #NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #RecommenderSystems#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, arXiv23 #Transformer#LongSequence
Issue Date: 2023-11-27 Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey, Yunpeng Huang+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、Transformerベースの大規模言語モデル（LLMs）の長い文脈の能力を最適化するための包括的な調査を提案しています。現行のLLMsの制約や問題点を明確化し、アーキテクチャのアップグレードや評価の必要性について説明しています。さらに、最適化ツールキットや将来の研究の可能性についても議論しています。関連文献はhttps://github.com/Strivin0311/long-llms-learningでリアルタイムに更新されています。 CommentTransformerをLongContextに対応させる技術のサーベイ。（画像は元ツイートより）元ツイート: https://x.com/omarsar0/status/1727358484360945750?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2023-11-10 A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions, Lei Huang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの出現はNLPにおける重要な進歩をもたらしているが、幻覚を生じることがあり、その信頼性に懸念がある。本調査では、LLMの幻覚に関する最近の進展について包括的に概説し、幻覚の要因や検出手法、軽減アプローチについて紹介する。また、現在の制約や将来の研究方向についても分析する。 CommentHallucinationを現象ごとに分類したSurveyとして #1048 もあるSurveyの内容。必要に応じて参照すべし。 ... #NLP#LanguageModel#FactualConsistency
Issue Date: 2023-10-13 Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity, Cunxiang Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模言語モデル（LLMs）の事実性の問題に取り組んでいます。LLMsの出力の信頼性と正確性は重要であり、事実に矛盾した情報を生成することがあるため、その問題を解決する方法を探求しています。具体的には、LLMsの事実的なエラーの影響や原因を分析し、事実性を評価する手法や改善策を提案しています。また、スタンドアロンのLLMsと外部データを利用する検索拡張型LLMsに焦点を当て、それぞれの課題と改善策について詳しく説明しています。この研究は、LLMsの事実的な信頼性を向上させるためのガイドとなることを目指しています。 Comment ... #Pocket#LanguageModel#Alignment
Issue Date: 2023-10-09 Large Language Model Alignment: A Survey, Tianhao Shen+, N_A, arXiv23 Summary近年、大規模言語モデル（LLMs）の進歩が注目されていますが、その潜在能力と同時に懸念もあります。本研究では、LLMsのアライメントに関する既存の研究と新たな提案を包括的に探求し、モデルの解釈可能性や敵対的攻撃への脆弱性などの問題も議論します。さらに、LLMsのアライメントを評価するためのベンチマークと評価手法を提案し、将来の研究の方向性を考察します。この調査は、研究者とAIアライメント研究コミュニティとの連携を促進することを目指しています。 CommentLLMのalignmentに関するサーベイ。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Hallucination
Issue Date: 2023-09-30 A Survey of Hallucination in Large Foundation Models, Vipula Rawte+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模ファウンデーションモデル（LFMs）におけるホールシネーションの問題に焦点を当て、その現象を分類し、評価基準を確立するとともに、既存の戦略を検討し、今後の研究の方向性についても議論しています。 CommentHallucinationを現象ごとに分類し、Hallucinationの程度の評価をする指標や、Hallucinationを軽減するための既存手法についてまとめられているらしい。 ... #Pocket#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-09-05 Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey, Shengyu Zhang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、instruction tuning（IT）という技術について調査しています。ITは、大規模言語モデル（LLMs）をさらにトレーニングするための方法であり、ユーザーの指示に従うことを目的としています。本研究では、ITの方法論やデータセットの構築、トレーニング方法などについて調査し、指示の生成やデータセットのサイズなどがITの結果に与える影響を分析します。また、ITの潜在的な問題や批判、現在の不足点についても指摘し、今後の研究の方向性を提案します。 Comment主要なモデルやデータセットの作り方など幅広くまとまっている ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-01 A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents, Lei Wang+, N_A, arXiv23 Summary自律エージェントの研究は、以前は限られた知識を持つエージェントに焦点を当てていましたが、最近では大規模言語モデル（LLMs）を活用した研究が増えています。本論文では、LLMに基づく自律エージェントの研究を包括的に調査し、統一されたフレームワークを提案します。さらに、LLMに基づくAIエージェントの応用や評価戦略についてもまとめています。将来の方向性や課題についても議論し、関連する参考文献のリポジトリも提供しています。 Comment良いサーベイ ... #LanguageModel#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-08-08 Open Problems and Fundamental Limitations of Reinforcement Learning from Human Feedback, Stephen Casper+, N_A, arXiv23 Summary人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）は、AIシステムを人間の目標に合わせてトレーニングするための技術であり、最先端の大規模言語モデル（LLMs）を微調整するために使用されている。しかし、RLHFの欠点を体系化するための公開された研究は少ない。本論文では、RLHFのオープンな問題と制約を調査し、実践における理解、改善、補完技術を概説し、RLHFシステムの社会的な監視を向上させるための監査と開示の基準を提案する。この研究は、RLHFの制約を強調し、安全なAIシステムの開発に多面的なアプローチの重要性を強調している。 #LanguageModel#Alignment
Issue Date: 2023-08-08 Aligning Large Language Models with Human: A Survey, Yufei Wang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語処理のタスクにおいて重要な役割を果たしていますが、その性能には制約があります。この調査では、LLMsの性能を向上させるためのアラインメント技術について包括的な概要を提供します。具体的には、データ収集方法、トレーニング手法、モデル評価方法について説明します。さらに、将来の研究の方向性についてもまとめられています。この調査は、LLMsの性能向上に関心のある人々にとって貴重な情報源となるでしょう。 CommentLLMのAlignment手法に関するSurvey ... #ComputerVision#FoundationModel
Issue Date: 2023-08-08 Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook, Muhammad Awais+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、視覚システムの基礎モデルについて包括的なレビューを提供します。これには、異なるモダリティを組み合わせるためのアーキテクチャ設計やトレーニング目標、トレーニングデータセットなどが含まれます。また、基礎モデルの評価や課題、最近の発展についても議論します。詳細なリストは、\url{https://github.com/awaisrauf/Awesome-CV-Foundational-Models}で入手できます。 CommentCVにおけるfoundation modelのsurvey。残されたチャレンジと研究の方向性が議論されている ... #Tutorial#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #NLP#NumericReasoning
Issue Date: 2023-07-18 A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning, ACL23 Summary数学的な推論とディープラーニングの関係についての調査論文をレビューし、数学的な推論におけるディープラーニングの進歩と将来の研究方向について議論しています。数学的な推論は機械学習と自然言語処理の分野で重要であり、ディープラーニングモデルのテストベッドとして機能しています。また、大規模なニューラル言語モデルの進歩により、数学的な推論に対するディープラーニングの利用が可能になりました。既存のベンチマークと方法を評価し、将来の研究方向についても議論しています。 #NLP#LanguageModel#Prompting#Reasoning
Issue Date: 2023-07-18 Reasoning with Language Model Prompting: A Survey, ACL23 Summary本論文では、推論に関する最新の研究について包括的な調査を行い、初心者を支援するためのリソースを提供します。また、推論能力の要因や将来の研究方向についても議論します。リソースは定期的に更新されています。 #DocumentSummarization#NLP#Abstractive#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 TACL Abstractive Meeting Summarization: A Survey, TACL23 Summary会議の要約化において、深層学習の進歩により抽象的要約が改善された。本論文では、抽象的な会議の要約化の課題と、使用されているデータセット、モデル、評価指標について概説する。 #LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-07-11 A Survey of Large Language Models, Wayne Xin Zhao+, N_A, arXiv23 Summary言語モデリングの進化により、大規模言語モデル（LLM）が注目されている。LLMは、事前学習、適応調整、利用、容量評価の4つの側面に焦点を当てて研究されており、AIアルゴリズムの開発と使用方法に革新をもたらす可能性がある。本調査では、LLMの最近の進展と将来の方向性についてレビューし、残された課題についても議論する。 Comment現状で最も詳細なLLMのサーベイ600個のリファレンス、LLMのコレクション、promptingのtips、githubリポジトリなどがまとめられている ... #Transformer
Issue Date: 2023-07-03 A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning Tasks, Saidul Islam+, N_A, arXiv23 SummaryTransformerモデルは、セルフアテンションメカニズムを使用して文脈関係を理解するためのディープニューラルネットワークであり、長い依存関係を処理することができます。このモデルは、自然言語処理だけでなく、他のさまざまなドメインでも注目されています。しかし、さまざまなドメインでのTransformerの応用に関する包括的な調査はまだ不足しています。そこで、私たちは提案されたTransformerモデルの包括的な調査を行い、その応用ドメインと影響を分析しました。私たちの目的は、研究者に対してTransformerの可能性を明らかにし、この技術の理解を広めることです。 CommentTransformerに関する最新サーベイ論文。Transformerが利用されているアプリケーションと、モデルのリストが列挙されている。 ... #Pocket#Education#ChatGPT
Issue Date: 2023-05-04 A Review of ChatGPT Applications in Education, Marketing, Software Engineering, and Healthcare: Benefits, Drawbacks, and Research Directions, Mohammad Fraiwan+, N_A, arXiv23 SummaryChatGPTは、深層学習アルゴリズムを使用して人間らしい応答を生成する人工知能言語モデルである。最新のChatGPTバージョンが導入され、他の言語モデルも登場している。これらのモデルは、教育、ソフトウェアエンジニアリング、医療、マーケティングなどの分野で応用可能性がある。本論文では、これらのモデルの可能な応用、制限、欠点、および研究方向について議論する。 #NeuralNetwork#GraphBased#NLP
Issue Date: 2023-04-25 Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey, Wang+, arXiv23 #NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp#NLP
Issue Date: 2023-04-25 Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey, Treviso+, arXiv23 Commentパラメータ数でゴリ押すような方法ではなく、"Efficient"に行うための手法をまとめている ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234287218-2d42766f-5c5c-4cf9-859e-c2b0a5d ... #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2022-09-06 Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey, Marcos+, arXiv22 CommentScaling Lawに従いモデルも大きくしていく流れに対して、一般ピーポーが恩恵を受けられるような効率の良い学習手法がまとめられている、とのこと（しゅんけーさんありがとうございます） ... #Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22 #MachineLearning
Issue Date: 2023-08-24 Interpretable Machine Learning: Fundamental Principles and 10 Grand Challenges, Cynthia Rudin+, N_A, arXiv21 Summary本研究では、解釈可能な機械学習（ML）の基本原則とその重要性について説明し、解釈可能なMLの10の技術的な課題を特定します。これには、疎な論理モデルの最適化、スコアリングシステムの最適化、一般化加法モデルへの制約の配置などが含まれます。また、ニューラルネットワークや因果推論のためのマッチング、データ可視化のための次元削減なども取り上げられます。この調査は、解釈可能なMLに興味のある統計学者やコンピュータサイエンティストにとっての出発点となるでしょう。 #NLP#Personalization
Issue Date: 2023-04-26 Returning the N to NLP: Towards Contextually Personalized Classification Models, Lucie Flek, Mainz University of Applied Sciences Germany, ACL20 CommentNLPのけるPersonalized Classificationモデルのliteratureを振り返る論文 ... #NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2020-08-25 Evaluation of Text Generation: A Survey, Celikyilmaz, Clark, Gao, arXiv20 #RecommenderSystems#NeuralNetwork
Issue Date: 2018-04-16 Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives, Zhang+, arxiv17 #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2018-02-04 Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing, Young+, arXiv17 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A survey of transfer learning for collaborative recommendation with auxiliary data, Pan, Neurocomputing17 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Recent Advances in Document Summarization, Yao+, Knowledge and Information Systems17 #NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #RecommenderSystems#Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 A Survey on Artificial Intelligence and Data Mining for MOOCs, Fauvel+, arXiv16 #NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Matrix Factorization Model in Collaborative Filtering Algorithms: A Survey, Bokde+, Procedia Computer Science15 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 セレンディピティ指向情報推薦の研究動向, 奥健太, 知能と情報13 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Recommender systems survey, Bobadilla+, Knowledge-Based Systems13 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A literature review and classification of recommender systems research, Park+, Expert Systems with Applications12 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Explaining the user experience of recommender systems, Knijnenburg+, User Modeling and User-Adapted Interaction12 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-31 A Survey of Text Summarization Techniques, Nenkova+, Springer12 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Collaborative Filtering Recommender Systems, Ekstrand+ （with Joseph A. Konstan）, Foundations and TrendsR in Human–Computer Interaction11 #Education
Issue Date: 2018-03-31 Adaptive Educational HypermediaSystems in Technology Enhanced Learning: A Literature Review, Mulwa+, SIGITE10 Commentよさげ ... #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Content-based Recommender Systems: State of the Art and Trends, Lops+, Recommender Systems Handbook10 CommentRecSysの内容ベースフィルタリングシステムのユーザプロファイルについて知りたければこれ ... #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Content-Based Recommendation Systems, Pazzani+, The Adaptive Web07 #RecommenderSystems#Explanation
Issue Date: 2018-01-01 A Survey of Explanations in Recommender Systems, Tintarev+, ICDEW07 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems, Koren+, Computer07 CommentMatrix Factorizationについてよくまとまっている ... #NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Explanation in Recommender Systems, Mcsherry, Artificial Intelligence Review05 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions, Adomavicius+, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering05 Comment有名なやつ ... #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Evaluating Collaborative Filtering Recommener Systems, Herlocker+, TOIS04 CommentGroupLensのSurvey ... #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments, Burke+, User Modeling and User-Adapted Interaction02 #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#LanguageModel#Repository#SelfCorrection
Issue Date: 2024-11-30 LLM Self-Correction Papers, Ryo Kamoi, 2024.11 Commentself-correctionの専門家によるself-correction関連の論文のリーディングリスト。ぜひチェックしたい。元ポスト: https://x.com/ryokamoi_ja/status/1862635105010799054?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc ... #Article#ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#NLP#LanguageModel#Article#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#GenerativeAI#Article
Issue Date: 2024-10-01 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて-, 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ, 2024.09 Commentソフトウェア開発で利用され始めている生成AIのプロダクト群と、それらに関連するソースコード生成やテストコード生成、エージェントによる自動システム開発等の研究動向、今後の展望について具体的に記述されている。SIerやITベンダー内では、実際に活用しているところも一部あるようだが、まだ検証や改革の途De ... #Article#RecommenderSystems#Library#Repository
Issue Date: 2024-08-07 list of recommender systems Comment推薦システムに関するSaaS, OpenSource, Datasetなどがまとめられているリポジトリ ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-22 Awesome LM with Tools CommentToolを利用するLMに関するNeubig氏のグループによるSurvey。 ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#ComputerVision#MachineLearning#NLP
Issue Date: 2023-11-22 ML Papers Explained Comment以下の分野の代表的な論文がまとめられている（基本的にはTransformer登場後のものが多い）言語モデル（Transformer, Elmoなど）Visionモデル（ViTなど）CNN（AlexNetなど）Single Stage Object DetectorsR ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-27 Anti-hype LLM Reading list CommentLLNのサーベイ、BERT等の基盤モデルの論文、自前でLLMを学習するために必要な論文がコンパクトにまとめられたgist ... #Article
Issue Date: 2023-08-12 人工知能研究の新潮流2 -基盤モデル・生成AIのインパクト- Comment280ページにものぼる現在のトレンドをまとめた日本語資料 ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ... #Article#ContextWindow
Issue Date: 2023-07-01 Extending Context is Hard…but not Impossible CommentOpen source LLMのcontext lengthをどのように大きくするかに関する議論 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-12 open LLM Leaderboard #Article#RecommenderSystems#GenerativeAI
Issue Date: 2023-05-10 awesome-generative-information-retrieval CommentGenerativeなモデルを利用したDocument RetrievalやRecSys等についてまとまっているリポジトリ ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-04 LLM ecosystem graphs Comment様々なfonudation model、それらを利用したアプリケーション、依存関係がまとまったページPercy Liangのグループが運用してるっぽい？ ... #Article#RecommenderSystems#InformationRetrieval#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Measuring the impact of online personalisation: Past, present and future CommentPersonalizationに関するML, RecSys, HCI, Personalized IRといったさまざまな分野の評価方法に関するSurvey ML + RecSys系では、オフライン評価が主流であり、よりaccuracyの高い推薦が高いUXを実現するという前提に基づいて評価されて ... #Article#InformationRetrieval#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 User Profiles for Personalized Information Access, Gauch+, The adaptive Web: methods and strategies of Web personalization, 2007 CommentIR分野におけるuser profileの構築方法についてまとめられたsurvey 加重キーワード セマンティックネットワーク 加重コンセプト について記述されている。また、プロファイルの構築方法についても詳述されている。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 大規模言語モデル間の性能比較まとめ Comment参考になる現状だと研究用であればllama, 商用利用ならtext-davinci-003あるいはFlanT5-xxlあたりになりそうLLM Worksheet： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kT4or6b0Fedd-W_jMwYpb63e1ZR3 ... #Article#Tutorial#Transformer
Issue Date: 2023-02-14 30分で完全理解するTransformerの世界 Comment非常に詳細で実質日本語のサーベイ論文のようなもの ... #Article#RecommenderSystems#Pretraining
Issue Date: 2022-12-01 A Paper List for Recommend-system PreTrained Models #Article#NLP
Issue Date: 2022-10-31 MTEB: Massive Text Embedding Benchmark #Article#NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2021-06-19 Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better, Menghani, arXiv‘21 Comment学習効率化、高速化などのテクニックがまとまっているらしい ... #Article#NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2021-06-17 Pre-Trained Models: Past, Present and Future, Han+, arXiv‘21 #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-06-09 A survey of Transformers, Lin+, arXiv‘21 CommentTransformersの様々な分野での亜種をまとめた論文![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121394765-a40f4280-c98c-11eb-8fac-0114715ec738.png) ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2020-11-13 Sequence-Aware Recommender Systems, ACM Computing Surveys, Vol. 1, No. 1, Article 1, 2018 #Article
Issue Date: 2020-01-13 10 ML & NLP Research Highlights of 2019, Ruder #Article#NeuralNetwork#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2019-11-09 事前学習言語モデルの動向 _ Survey of Pretrained Language Models Comment[2019/06まで] ・ELMo（双方向2層LSTM言語モデル） ・GPT（left-to-rightの12層Transformer自己回帰言語モデル） ・BERT（24層のTransformer双方向言語モデル） ・MT-DNN（BERTの上にマルチタスク層を追加した研究） ・XLM（ELMo, ... #Article#RecommenderSystems#SessionBased
Issue Date: 2019-08-02 A Survey on Session-based Recommender Systems, Wang+, 2019, arXiv #Article#Tutorial#Dataset
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ... #Article#RecommenderSystems#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems for Technology Enhanced Learning: Research Trends and Applications, Manouselis+, 2014 Comment最近のトレンドやアプリケーションを知りたい場合はこちら ... #Article#RecommenderSystems#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Panorama of recommender systems to support learning, Drachsler+, 2015 Comment教育分野に対するRecsysのSurvey ... #Article#RecommenderSystems#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook, 2011 #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Personal recommender systems for learners in lifelong learning networks: the requirements, techniques and model, Drachsler+, Int. J. Learning Technology, 2008 #Article#RecommenderSystems#Education
Issue Date: 2018-03-30 A SURVEY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES EMPLOYED FOR ADAPTIVE EDUCATIONAL SYSTEMS WITHIN E-LEARNING PLATFORMS, Almohammadi+ #Article#RecommenderSystems#Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook: A Complete Guide for Research Scientists and Practitioners, 2011 #Article#RecommenderSystems#Education#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Context-Aware Recommender Systems for Learning: A Survey and Future Challenges, Verbert+, IEEE TRANSACTIONS ON LEARNING TECHNOLOGIES, VOL. 5, NO. 4, OCTOBER-DECEMBER 2012 #Article#SentimentAnalysis#NLP#OpinionMining
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008 #Article#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#ImplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 Evaluating implicit measures to improve web search, Fox+, ACM Transactions on Imformation Systems, 2005 #Article#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#ExplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 A survey on the use of relevance feedback for information access systems., Ruthven+, The Knowledge Engineering Review, 2003 #Article#InformationRetrieval#LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Fast and Reliable Online Learning to Rank for Information Retrieeval, Katja Hofmann, Doctoral Thesis, 2013 #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Rank for Information Retriefval, Liu+, 2009 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線, 土方, 2007 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムの 基本方式と技術展望, 土方, 2010 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムのアルゴリズム, 神嶌, 2016 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A Survey on Challenges and Methods in News Recommendation, O¨zgo¨bek+, 2014 #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A Survey of Collaborative Filtering-Based Recommender Systems for Mobile Internet Applications, Yang+ #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 A Survey and Critique of Deep Learning on Recommender Systems, Zheng #Article#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-31 A survey on Automatic Text Summarization, Das+, CMUの教材？ Commentきちんとしたconferenceの論文ではないと思うので、Referなどはしないほうがいいかも。 勉強には良い。 ... #Article#NeuralNetwork#TimeSeriesDataProcessing
Issue Date: 2017-12-31 Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016 Commentビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。 時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。 ... #Article#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-28 Personalised Information retrieval: survey and classification, Rami+, 2013, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2012.05 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402162-5433e4e4-ebe3-11e7-8bf3-fc322ace70d8.png) ![image](https://user-images.githubuse完 ...

### LanguageModel (52)

#Pocket#NLP#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future, Xu Guo+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#SyntheticData
Issue Date: 2025-01-02 On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey, Lin Long+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/gyakuse/status/1874357127248306200?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-12-31 A Survey on LLM Inference-Time Self-Improvement, Xiangjue Dong+, arXiv24

#InformationRetrieval#Pocket
Issue Date: 2024-12-30 From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval, Xiaoxi Li+, arXiv24 #Pocket#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-11-27 From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge, Dawei Li+, arXiv24 CommentLLM-as-a-Judgeに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/88059cc4-123e-4a89-ac2d-4b3db83cd2df)![image](https://github.com/user-att#12 ... #Pocket#NLP#MultiLingual
Issue Date: 2024-11-19 Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey, Shaolin Zhu+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/0b86445f-b974-459c-94f0-a80f5e2bbc9a)![image](https://github.com/user-attachments/assets/0d03af89 ... #Efficiency/SpeedUp#NLP#Transformer#Attention
Issue Date: 2024-11-17 Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference, Yiheng Liu+, arXiv24 Comment[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/yi-xia-nolun-wen-wodu-minei-ro-7vGwDK_AQX.HDO7j9H8iNA)単なるLLMの理論的な説明にとどまらず、実用的に必要な各種 ... #Pocket#NLP#LLMAgent
Issue Date: 2024-11-12 GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey, Shuai Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/999adca8-f0d7-483c-ae5a-b6f78fe9da4b)![image](https://github.com/user-attachments/assets/b69dc991R ... #Pocket#Personalization
Issue Date: 2024-11-10 Personalization of Large Language Models: A Survey, Zhehao Zhang+, arXiv24 #NLP#SmallModel
Issue Date: 2024-11-07 A Comprehensive Survey of Small Language Models in the Era of Large Language Models: Techniques, Enhancements, Applications, Collaboration with LLMs, and Trustworthiness, Fali Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/9faf2732-233d-468e-ac4c-98b18f2f2bcf)![image](https://github.com/user-attachments/assets/889ebda5- ... #NLP#Evaluation#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #Pocket#NLP#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-16 When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes? A Critical Survey of Self-Correction of LLMs, Ryo Kamoi+, N_A, TACL24 CommentLLMのself-correctionに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/bea63e03-8b6f-4c3e-b8ff-d738c062149c)![image](https://github.com/user-a ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-09-10 From Decoding to Meta-Generation: Inference-time Algorithms for Large Language Models, Sean Welleck+, N_A, arXiv24 Comment元ツイート: https://x.com/gneubig/status/1833522477605261799?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QCMUのチームによるinference timeの高速化に関するサーベイ ... #Pocket#NLP#Alignment
Issue Date: 2024-09-07 A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models, Ruili Jiang+, N_A, arXiv24 #NLP#SelfCorrection
Issue Date: 2024-09-07 Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies, Liangming Pan+, N_A, TACL24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/8049b03d-927b-49ee-98eb-7b690b92c229) ... #NLP#Prompting
Issue Date: 2024-09-02 The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques, Sander Schulhoff+, N_A, arXiv24 CommentPromptingに関するサーベイ初期の手法からかなり網羅的に記述されているように見える。 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/a6e6fd6c-910c-4d5d-a98e-47cf51e254ab)また、誤用されていたり、色々な ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2024-04-14 Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey, Rongwu Xu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsにおける知識の衝突に焦点を当て、文脈とパラメトリック知識の組み合わせによる複雑な課題を分析。文脈-メモリ、文脈間、メモリ内の衝突の3つのカテゴリーを探求し、実世界のアプリケーションにおける信頼性とパフォーマンスへの影響を検討。解決策を提案し、LLMsの堅牢性向上を目指す。 #Pocket#NLP#Annotation
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models for Data Annotation: A Survey, Zhen Tan+, N_A, arXiv24 SummaryGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）を使用したデータアノテーションの研究に焦点を当て、LLMによるアノテーション生成の評価や学習への応用について述べられています。LLMを使用したデータアノテーションの手法や課題について包括的に議論し、将来の研究の進展を促進することを目的としています。 CommentData AnnotationにLLMを活用する場合のサーベイ ... #NLP#DataToTextGeneration#TabularData
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models（LLMs） on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey, Xi Fang+, N_A, arXiv24 Summary最近の大規模言語モデリングの進展により、様々なタスクにおける応用が容易になっているが、包括的なレビューが不足している。この研究は、最近の進歩をまとめ、データセット、メトリクス、方法論を調査し、将来の研究方向に洞察を提供することを目的としている。また、関連するコードとデータセットの参照も提供される。 CommentTabular DataにおけるLLM関連のタスクや技術等のサーベイ ... #Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2024-01-25 MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models, Duzhen Zhang+, N_A, arXiv24 SummaryMM-LLMsは、コスト効果の高いトレーニング戦略を用いて拡張され、多様なMMタスクに対応する能力を持つことが示されている。本論文では、MM-LLMsのアーキテクチャ、トレーニング手法、ベンチマークのパフォーマンスなどについて調査し、その進歩に貢献することを目指している。 Comment以下、論文を斜め読みしながら、ChatGPTを通じて疑問点を解消しつつ理解した内容なので、理解が不十分な点が含まれている可能性があるので注意。 まあざっくり言うと、マルチモーダルを理解できるLLMを作りたかったら、様々なモダリティをエンコーディングして得られる表現と、既存のLLMが内部的に処理 ... #Pocket#NLP#Hallucination
Issue Date: 2024-01-24 A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large Language Models, S. M Towhidul Islam Tonmoy+, N_A, arXiv24 Summary要約：本論文では、大規模言語モデル（LLMs）における幻覚の問題について調査し、その軽減策について紹介しています。LLMsは強力な言語生成能力を持っていますが、根拠のない情報を生成する傾向があります。この問題を解決するために、Retrieval Augmented Generation、Knowledge Retrieval、CoNLI、CoVeなどの技術が開発されています。さらに、データセットの利用やフィードバックメカニズムなどのパラメータに基づいてこれらの方法を分類し、幻覚の問題に取り組むためのアプローチを提案しています。また、これらの技術に関連する課題や制約についても分析し、将来の研究に向けた基盤を提供しています。 #RecommenderSystems#InformationRetrieval#Pocket
Issue Date: 2024-12-30 Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, arXiv23 #Pocket#NLP#Hallucination
Issue Date: 2023-11-10 A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions, Lei Huang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの出現はNLPにおける重要な進歩をもたらしているが、幻覚を生じることがあり、その信頼性に懸念がある。本調査では、LLMの幻覚に関する最近の進展について包括的に概説し、幻覚の要因や検出手法、軽減アプローチについて紹介する。また、現在の制約や将来の研究方向についても分析する。 CommentHallucinationを現象ごとに分類したSurveyとして #1048 もあるSurveyの内容。必要に応じて参照すべし。 ... #NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-10-13 Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity, Cunxiang Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、大規模言語モデル（LLMs）の事実性の問題に取り組んでいます。LLMsの出力の信頼性と正確性は重要であり、事実に矛盾した情報を生成することがあるため、その問題を解決する方法を探求しています。具体的には、LLMsの事実的なエラーの影響や原因を分析し、事実性を評価する手法や改善策を提案しています。また、スタンドアロンのLLMsと外部データを利用する検索拡張型LLMsに焦点を当て、それぞれの課題と改善策について詳しく説明しています。この研究は、LLMsの事実的な信頼性を向上させるためのガイドとなることを目指しています。 Comment ... #Pocket#Alignment
Issue Date: 2023-10-09 Large Language Model Alignment: A Survey, Tianhao Shen+, N_A, arXiv23 Summary近年、大規模言語モデル（LLMs）の進歩が注目されていますが、その潜在能力と同時に懸念もあります。本研究では、LLMsのアライメントに関する既存の研究と新たな提案を包括的に探求し、モデルの解釈可能性や敵対的攻撃への脆弱性などの問題も議論します。さらに、LLMsのアライメントを評価するためのベンチマークと評価手法を提案し、将来の研究の方向性を考察します。この調査は、研究者とAIアライメント研究コミュニティとの連携を促進することを目指しています。 CommentLLMのalignmentに関するサーベイ。 ... #Pocket#NLP#Hallucination
Issue Date: 2023-09-30 A Survey of Hallucination in Large Foundation Models, Vipula Rawte+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模ファウンデーションモデル（LFMs）におけるホールシネーションの問題に焦点を当て、その現象を分類し、評価基準を確立するとともに、既存の戦略を検討し、今後の研究の方向性についても議論しています。 CommentHallucinationを現象ごとに分類し、Hallucinationの程度の評価をする指標や、Hallucinationを軽減するための既存手法についてまとめられているらしい。 ... #Pocket#InstructionTuning
Issue Date: 2023-09-05 Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey, Shengyu Zhang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、instruction tuning（IT）という技術について調査しています。ITは、大規模言語モデル（LLMs）をさらにトレーニングするための方法であり、ユーザーの指示に従うことを目的としています。本研究では、ITの方法論やデータセットの構築、トレーニング方法などについて調査し、指示の生成やデータセットのサイズなどがITの結果に与える影響を分析します。また、ITの潜在的な問題や批判、現在の不足点についても指摘し、今後の研究の方向性を提案します。 Comment主要なモデルやデータセットの作り方など幅広くまとまっている ... #Pocket#NLP#LLMAgent
Issue Date: 2023-09-01 A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents, Lei Wang+, N_A, arXiv23 Summary自律エージェントの研究は、以前は限られた知識を持つエージェントに焦点を当てていましたが、最近では大規模言語モデル（LLMs）を活用した研究が増えています。本論文では、LLMに基づく自律エージェントの研究を包括的に調査し、統一されたフレームワークを提案します。さらに、LLMに基づくAIエージェントの応用や評価戦略についてもまとめています。将来の方向性や課題についても議論し、関連する参考文献のリポジトリも提供しています。 Comment良いサーベイ ... #ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-08-08 Open Problems and Fundamental Limitations of Reinforcement Learning from Human Feedback, Stephen Casper+, N_A, arXiv23 Summary人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）は、AIシステムを人間の目標に合わせてトレーニングするための技術であり、最先端の大規模言語モデル（LLMs）を微調整するために使用されている。しかし、RLHFの欠点を体系化するための公開された研究は少ない。本論文では、RLHFのオープンな問題と制約を調査し、実践における理解、改善、補完技術を概説し、RLHFシステムの社会的な監視を向上させるための監査と開示の基準を提案する。この研究は、RLHFの制約を強調し、安全なAIシステムの開発に多面的なアプローチの重要性を強調している。 #Alignment
Issue Date: 2023-08-08 Aligning Large Language Models with Human: A Survey, Yufei Wang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語処理のタスクにおいて重要な役割を果たしていますが、その性能には制約があります。この調査では、LLMsの性能を向上させるためのアラインメント技術について包括的な概要を提供します。具体的には、データ収集方法、トレーニング手法、モデル評価方法について説明します。さらに、将来の研究の方向性についてもまとめられています。この調査は、LLMsの性能向上に関心のある人々にとって貴重な情報源となるでしょう。 CommentLLMのAlignment手法に関するSurvey ... #Tutorial#NLP
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #NLP#Prompting#Reasoning
Issue Date: 2023-07-18 Reasoning with Language Model Prompting: A Survey, ACL23 Summary本論文では、推論に関する最新の研究について包括的な調査を行い、初心者を支援するためのリソースを提供します。また、推論能力の要因や将来の研究方向についても議論します。リソースは定期的に更新されています。 #Prompting
Issue Date: 2023-07-11 A Survey of Large Language Models, Wayne Xin Zhao+, N_A, arXiv23 Summary言語モデリングの進化により、大規模言語モデル（LLM）が注目されている。LLMは、事前学習、適応調整、利用、容量評価の4つの側面に焦点を当てて研究されており、AIアルゴリズムの開発と使用方法に革新をもたらす可能性がある。本調査では、LLMの最近の進展と将来の方向性についてレビューし、残された課題についても議論する。 Comment現状で最も詳細なLLMのサーベイ600個のリファレンス、LLMのコレクション、promptingのtips、githubリポジトリなどがまとめられている ... #Article#ComputerVision#NLP#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#NLP#Evaluation#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#NLP#Dataset#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#Repository#SelfCorrection
Issue Date: 2024-11-30 LLM Self-Correction Papers, Ryo Kamoi, 2024.11 Commentself-correctionの専門家によるself-correction関連の論文のリーディングリスト。ぜひチェックしたい。元ポスト: https://x.com/ryokamoi_ja/status/1862635105010799054?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc ... #Article#ComputerVision#Pocket#NLP#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#NLP#Article#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-11-15 ローカルLLMのリリース年表, npaka, 随時更新, 2024.11 CommentローカルLLMを含むOpenLLMのリリース日が年表としてまとまっており、随時更新されている模様。すごい。 ... #Article#Tools#NLP
Issue Date: 2024-03-22 Awesome LM with Tools CommentToolを利用するLMに関するNeubig氏のグループによるSurvey。 ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#NLP#Article
Issue Date: 2024-03-04 What are the most important LLMs to know about in March 2024? Comment2024年3月時点で知っておくべきLLMに関するスレッド ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-08-27 Anti-hype LLM Reading list CommentLLNのサーベイ、BERT等の基盤モデルの論文、自前でLLMを学習するために必要な論文がコンパクトにまとめられたgist ... #Article#ComputerVision#NLP#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-05-12 open LLM Leaderboard #Article#NLP
Issue Date: 2023-05-04 LLM ecosystem graphs Comment様々なfonudation model、それらを利用したアプリケーション、依存関係がまとまったページPercy Liangのグループが運用してるっぽい？ ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-04-27 大規模言語モデル間の性能比較まとめ Comment参考になる現状だと研究用であればllama, 商用利用ならtext-davinci-003あるいはFlanT5-xxlあたりになりそうLLM Worksheet： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kT4or6b0Fedd-W_jMwYpb63e1ZR3 ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2019-11-09 事前学習言語モデルの動向 _ Survey of Pretrained Language Models Comment[2019/06まで] ・ELMo（双方向2層LSTM言語モデル） ・GPT（left-to-rightの12層Transformer自己回帰言語モデル） ・BERT（24層のTransformer双方向言語モデル） ・MT-DNN（BERTの上にマルチタスク層を追加した研究） ・XLM（ELMo, ...

### NaturalLanguageGeneration (9)

#Controllable#NLP
Issue Date: 2024-08-25 Controllable Text Generation for Large Language Models: A Survey, Xun Liang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの制御可能なテキスト生成（CTG）技術に関する最新の進展を体系的にレビューし、その中核的な概念の包括的な定義を提供し、制御条件とテキスト品質の要件を明確にする。CTGタスクをコンテンツ制御と属性制御の2つの主要なタイプに分類し、モデルの再学習、ファインチューニング、強化学習、プロンプトエンジニアリング、潜在空間の操作、デコーディング時の介入など、主要な手法について議論する。さらに、CTGの評価方法を検討し、領域全体での応用をまとめ、現在の研究における主要な課題に取り組む。また、将来の研究で実世界の応用に重点を置くなど、いくつかの提案も行う。 CommentSurveyの内容![image](https://github.com/user-attachments/assets/1117d721-26b9-4361-855f-a6bf9efb93a4) ... #Pocket#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2020-08-25 Evaluation of Text Generation: A Survey, Celikyilmaz, Clark, Gao, arXiv20

#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #Article#NLP#Dataset#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ...

### DataToTextGeneration (6)

#NLP#LanguageModel#TabularData
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models（LLMs） on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey, Xi Fang+, N_A, arXiv24 Summary最近の大規模言語モデリングの進展により、様々なタスクにおける応用が容易になっているが、包括的なレビューが不足している。この研究は、最近の進歩をまとめ、データセット、メトリクス、方法論を調査し、将来の研究方向に洞察を提供することを目的としている。また、関連するコードとデータセットの参照も提供される。 CommentTabular DataにおけるLLM関連のタスクや技術等のサーベイ ... #NaturalLanguageGeneration#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #NaturalLanguageGeneration#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ...

#NaturalLanguageGeneration#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #NaturalLanguageGeneration#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ...

### Evaluation (6)

#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #NLP#LanguageModel#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #Pocket#SpokenLanguageProcessing#FoundationModel#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Article#NLP#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ...

### Tutorial (5)

#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#InformationRetrieval#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval

#Article#Transformer
Issue Date: 2023-02-14 30分で完全理解するTransformerの世界 Comment非常に詳細で実質日本語のサーベイ論文のようなもの ... #Article#Dataset
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ...

### ConceptToTextGeneration (4)

#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ...

#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ...

### DocumentSummarization (4)

#NLP#Abstractive#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 TACL Abstractive Meeting Summarization: A Survey, TACL23 Summary会議の要約化において、深層学習の進歩により抽象的要約が改善された。本論文では、抽象的な会議の要約化の課題と、使用されているデータセット、モデル、評価指標について概説する。 #NLP
Issue Date: 2017-12-31 Recent Advances in Document Summarization, Yao+, Knowledge and Information Systems17 #NLP
Issue Date: 2017-12-31 A Survey of Text Summarization Techniques, Nenkova+, Springer12

#Article#NLP
Issue Date: 2017-12-31 A survey on Automatic Text Summarization, Das+, CMUの教材？ Commentきちんとしたconferenceの論文ではないと思うので、Referなどはしないほうがいいかも。 勉強には良い。 ...

### LLM-as-a-Judge (4)

#Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-27 From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge, Dawei Li+, arXiv24 CommentLLM-as-a-Judgeに関するサーベイ![image](https://github.com/user-attachments/assets/88059cc4-123e-4a89-ac2d-4b3db83cd2df)![image](https://github.com/user-att#12 ... #NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ...

#Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#Article
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ...

### Dataset (3)

#Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ...

### GenerativeAI (3)

#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2024-04-02 A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models （Gen-RecSys）, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Summary従来のレコメンドシステムは、ユーザー-アイテムの評価履歴を主要なデータソースとして使用してきたが、最近では生成モデルを活用して、テキストや画像など豊富なデータを含めた新しい推薦タスクに取り組んでいる。この研究では、生成モデル（Gen-RecSys）を用いたレコメンドシステムの進歩に焦点を当て、相互作用駆動型生成モデルや大規模言語モデル（LLM）を用いた生成型推薦、画像や動画コンテンツの処理と生成のためのマルチモーダルモデルなどについて調査している。未解決の課題や必要なパラダイムについても議論している。 #Article#Article
Issue Date: 2024-10-01 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて-, 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ, 2024.09 Commentソフトウェア開発で利用され始めている生成AIのプロダクト群と、それらに関連するソースコード生成やテストコード生成、エージェントによる自動システム開発等の研究動向、今後の展望について具体的に記述されている。SIerやITベンダー内では、実際に活用しているところも一部あるようだが、まだ検証や改革の途De ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2023-05-10 awesome-generative-information-retrieval CommentGenerativeなモデルを利用したDocument RetrievalやRecSys等についてまとまっているリポジトリ ...

### Alignment (3)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-07 A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models, Ruili Jiang+, N_A, arXiv24 #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-09 Large Language Model Alignment: A Survey, Tianhao Shen+, N_A, arXiv23 Summary近年、大規模言語モデル（LLMs）の進歩が注目されていますが、その潜在能力と同時に懸念もあります。本研究では、LLMsのアライメントに関する既存の研究と新たな提案を包括的に探求し、モデルの解釈可能性や敵対的攻撃への脆弱性などの問題も議論します。さらに、LLMsのアライメントを評価するためのベンチマークと評価手法を提案し、将来の研究の方向性を考察します。この調査は、研究者とAIアライメント研究コミュニティとの連携を促進することを目指しています。 CommentLLMのalignmentに関するサーベイ。 ... #LanguageModel
Issue Date: 2023-08-08 Aligning Large Language Models with Human: A Survey, Yufei Wang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語処理のタスクにおいて重要な役割を果たしていますが、その性能には制約があります。この調査では、LLMsの性能を向上させるためのアラインメント技術について包括的な概要を提供します。具体的には、データ収集方法、トレーニング手法、モデル評価方法について説明します。さらに、将来の研究の方向性についてもまとめられています。この調査は、LLMsの性能向上に関心のある人々にとって貴重な情報源となるでしょう。 CommentLLMのAlignment手法に関するSurvey ...

### FoundationModel (2)

#Pocket#SpokenLanguageProcessing#Evaluation#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #ComputerVision
Issue Date: 2023-08-08 Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook, Muhammad Awais+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、視覚システムの基礎モデルについて包括的なレビューを提供します。これには、異なるモダリティを組み合わせるためのアーキテクチャ設計やトレーニング目標、トレーニングデータセットなどが含まれます。また、基礎モデルの評価や課題、最近の発展についても議論します。詳細なリストは、\url{https://github.com/awaisrauf/Awesome-CV-Foundational-Models}で入手できます。 CommentCVにおけるfoundation modelのsurvey。残されたチャレンジと研究の方向性が議論されている ...

### LLMAgent (2)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-12 GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey, Shuai Wang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/999adca8-f0d7-483c-ae5a-b6f78fe9da4b)![image](https://github.com/user-attachments/assets/b69dc991R ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-01 A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents, Lei Wang+, N_A, arXiv23 Summary自律エージェントの研究は、以前は限られた知識を持つエージェントに焦点を当てていましたが、最近では大規模言語モデル（LLMs）を活用した研究が増えています。本論文では、LLMに基づく自律エージェントの研究を包括的に調査し、統一されたフレームワークを提案します。さらに、LLMに基づくAIエージェントの応用や評価戦略についてもまとめています。将来の方向性や課題についても議論し、関連する参考文献のリポジトリも提供しています。 Comment良いサーベイ ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (2)

#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #Article#Tutorial#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ...

### TimeSeriesDataProcessing (1)

#Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2017-12-31 Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016 Commentビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。 時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。 ...

### SentimentAnalysis (1)

#Article#NLP#OpinionMining
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008

### OpinionMining (1)

#Article#SentimentAnalysis#NLP
Issue Date: 2018-01-15 Opinion mining and sentiment analysis, Pang+, Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008

### KnowledgeTracing (1)

#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22

### ChatGPT (1)

#Pocket#Education
Issue Date: 2023-05-04 A Review of ChatGPT Applications in Education, Marketing, Software Engineering, and Healthcare: Benefits, Drawbacks, and Research Directions, Mohammad Fraiwan+, N_A, arXiv23 SummaryChatGPTは、深層学習アルゴリズムを使用して人間らしい応答を生成する人工知能言語モデルである。最新のChatGPTバージョンが導入され、他の言語モデルも登場している。これらのモデルは、教育、ソフトウェアエンジニアリング、医療、マーケティングなどの分野で応用可能性がある。本論文では、これらのモデルの可能な応用、制限、欠点、および研究方向について議論する。

### NumericReasoning (1)

#NLP
Issue Date: 2023-07-18 A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning, ACL23 Summary数学的な推論とディープラーニングの関係についての調査論文をレビューし、数学的な推論におけるディープラーニングの進歩と将来の研究方向について議論しています。数学的な推論は機械学習と自然言語処理の分野で重要であり、ディープラーニングモデルのテストベッドとして機能しています。また、大規模なニューラル言語モデルの進歩により、数学的な推論に対するディープラーニングの利用が可能になりました。既存のベンチマークと方法を評価し、将来の研究方向についても議論しています。

### InstructionTuning (1)

#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-05 Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey, Shengyu Zhang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、instruction tuning（IT）という技術について調査しています。ITは、大規模言語モデル（LLMs）をさらにトレーニングするための方法であり、ユーザーの指示に従うことを目的としています。本研究では、ITの方法論やデータセットの構築、トレーニング方法などについて調査し、指示の生成やデータセットのサイズなどがITの結果に与える影響を分析します。また、ITの潜在的な問題や批判、現在の不足点についても指摘し、今後の研究の方向性を提案します。 Comment主要なモデルやデータセットの作り方など幅広くまとまっている ...

### ImageCaptioning (1)

#Article#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ...

### Annotation (1)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-03-05 Large Language Models for Data Annotation: A Survey, Zhen Tan+, N_A, arXiv24 SummaryGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）を使用したデータアノテーションの研究に焦点を当て、LLMによるアノテーション生成の評価や学習への応用について述べられています。LLMを使用したデータアノテーションの手法や課題について包括的に議論し、将来の研究の進展を促進することを目的としています。 CommentData AnnotationにLLMを活用する場合のサーベイ ...

### GenerativeRecommendation (1)

#RecommenderSystems
Issue Date: 2024-08-06 Large Language Models for Generative Recommendation: A Survey and Visionary Discussions, Lei Li+, N_A, LREC-COLING24 SummaryLLMを使用した生成的な推薦に焦点を当て、従来の複数段階の推薦プロセスを1つの段階に簡素化する方法を調査。具体的には、生成的推薦の定義、RSの進化、LLMベースの生成的推薦の実装方法について検討。この調査は、LLMベースの生成的推薦に関する進捗状況と将来の方向について提供できる文脈とガイダンスを提供することを目指している。 CommentGenerative Recommendationの定義がわかりやすい： > Definition 2 (Generative Recommendation) A generative recommender system directly generates recommendations or ...

### Library (1)

#Article#RecommenderSystems#Repository
Issue Date: 2024-08-07 list of recommender systems Comment推薦システムに関するSaaS, OpenSource, Datasetなどがまとめられているリポジトリ ...

## Evaluation (117)

#RecommenderSystems#Pocket#Dataset#LanguageModel#SessionBased#Personalization
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #Survey#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-15 When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards, Norah Alzahrani+, ACL24 Comment#1591に日本語でのサマリが記載されているので参照のこと。リーダーボードのバイアスを軽減した結果、どのLLMが最大パフォーマンスとみなされるようになったのだろうか？ ...

#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #InformationRetrieval#Pocket#RelevanceJudgment#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-14 A Large-Scale Study of Relevance Assessments with Large Language Models: An Initial Look, Shivani Upadhyay+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/lintool/status/1856876816197165188?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/ ... #Survey#NLP#LanguageModel#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #InformationRetrieval#NLP#Dataset#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #InformationRetrieval#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-24 Report on the 1st Workshop on Large Language Model for Evaluation in Information Retrieval （LLM4Eval 2024） at SIGIR 2024, Hossein A. Rahmani+, N_A, arXiv24 CommentLLMを用いたIRシステムの評価方法に関するワークショップのレポート。レポート中にAccepted Paperがリストアップされている。 ... #Survey#Pocket#SpokenLanguageProcessing#FoundationModel#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Survey#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-25 G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment, Yang Liu+, N_A, EMNLP23 Summary従来の参照ベースの評価指標では、自然言語生成システムの品質を正確に測定することが難しい。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した参照ベースの評価指標が提案されているが、まだ人間との一致度が低い。本研究では、G-Evalという大規模言語モデルを使用した品質評価フレームワークを提案し、要約と対話生成のタスクで実験を行った。G-Evalは従来の手法を大幅に上回る結果を示し、LLMベースの評価器の潜在的な問題についても分析している。コードはGitHubで公開されている。 Comment伝統的なNLGの性能指標が、人間の判断との相関が低いことを示した研究# 手法概要 CoTを利用して、生成されたテキストの品質を評価する手法を提案している。 タスクのIntroductionと、評価のCriteriaをプロンプトに仕込むだけで、自動的にLLMに評価ステップに関するCoTを生成させ、最終 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-11-15 Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価するために、Instruction-Following Eval（IFEval）という評価ベンチマークが導入されました。IFEvalは、検証可能な指示に焦点を当てた直感的で再現性のある評価方法です。具体的には、25種類の検証可能な指示を特定し、それぞれの指示を含む約500のプロンプトを作成しました。この評価ベンチマークの結果は、GitHubで公開されています。 CommentLLMがinstructionにどれだけ従うかを評価するために、検証可能なプロンプト（400字以上で書きなさいなど）を考案し評価する枠組みを提案。人間が評価すると時間とお金がかかり、LLMを利用した自動評価だと評価を実施するLLMのバイアスがかかるのだ、それら両方のlimitationを克服できると ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#NLP#LanguageModel#FactualConsistency#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-05 The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models, Dorian Quelle+, N_A, arXiv23 Summary自律型の事実チェックにおいて、大規模言語モデル（LLMs）を使用することが重要である。LLMsは真実と虚偽を見分ける役割を果たし、その出力を検証する能力がある。本研究では、LLMエージェントを使用して事実チェックを行い、推論を説明し、関連する情報源を引用する能力を評価した。結果は、文脈情報を備えたLLMsの能力の向上を示しているが、正確性には一貫性がないことに注意が必要である。今後の研究では、成功と失敗の要因をより深く理解する必要がある。 Commentgpt3とgpt4でFactCheckして傾向を分析しました、という研究。promptにstatementとgoogleで補完したcontextを含め、出力フォーマットを指定することでFactCheckする。promptingする際の言語や、statementの事実性の度合い（半分true, 全て斜 ... #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-29 Large Language Models are not Fair Evaluators, Peiyi Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、候補モデルの応答品質を評価する評価パラダイムにおける系統的なバイアスを明らかにします。さらに、バイアスを軽減するためのキャリブレーションフレームワークを提案し、実験によってその有効性を示します。また、コードとデータを公開して、今後の研究を支援します。 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-28 Human Feedback is not Gold Standard, Tom Hosking+, N_A, arXiv23 Summary人間のフィードバックは、大規模言語モデルの性能評価に使用されているが、その好みのスコアがどの特性を捉えているのかは明確ではない。この研究では、人間のフィードバックの使用を分析し、重要なエラー基準を適切に捉えているかどうかを検証した。結果として、好みのスコアは広範なカバレッジを持っているが、事実性などの重要な側面が過小評価されていることがわかった。また、好みのスコアとエラーアノテーションは交絡因子の影響を受ける可能性があり、出力の断定性が事実性エラーの知覚率を歪めることも示された。さらに、人間のフィードバックを訓練目標として使用することが、モデルの出力の断定性を過度に増加させることも示された。今後の研究では、好みのスコアが望ましい目標と一致しているかどうかを慎重に考慮する必要がある。 Comment参考: https://x.com/icoxfog417/status/1718151338520199180?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-25 Branch-Solve-Merge Improves Large Language Model Evaluation and Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、多面的な言語生成および評価タスクにおいて、大規模言語モデルプログラム（BSM）を提案します。BSMは、ブランチ、ソルブ、マージの3つのモジュールから構成され、タスクを複数のサブタスクに分解し、独立して解決し、解決策を統合します。実験により、BSMが評価の正確性と一貫性を向上させ、パフォーマンスを向上させることが示されました。 #MachineLearning#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation, David Uthus+, N_A, Findings of ACL23 Summary自動要約の評価は困難であり、従来のアプローチでは人間の評価には及ばない。そこで、私たちはRISEという新しいアプローチを提案する。RISEは情報検索の技術を活用し、ゴールドリファレンスの要約がなくても要約を評価することができる。RISEは特に評価用のリファレンス要約が利用できない新しいデータセットに適しており、SummEvalベンチマークでの実験結果から、RISEは過去のアプローチと比較して人間の評価と高い相関を示している。また、RISEはデータ効率性と言語間の汎用性も示している。 Comment# 概要 Dual-Encoderを用いて、ソースドキュメントとシステム要約をエンコードし、dot productをとることでスコアを得る手法。モデルの訓練は、Contrastive Learningで行い、既存データセットのソースと参照要約のペアを正例とみなし、In Batch training# ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-08-13 GPTScore: Evaluate as You Desire, Jinlan Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、生成型AIの評価における課題を解決するために、GPTScoreという評価フレームワークを提案しています。GPTScoreは、生成されたテキストを評価するために、生成型事前学習モデルの新たな能力を活用しています。19の事前学習モデルを探索し、4つのテキスト生成タスクと22の評価項目に対して実験を行いました。結果は、GPTScoreが自然言語の指示だけでテキストの評価を効果的に実現できることを示しています。この評価フレームワークは、注釈付きサンプルの必要性をなくし、カスタマイズされた多面的な評価を実現することができます。 CommentBERTScoreと同様、評価したいテキストの対数尤度で評価しているBERTScoreよりも相関が高く、instructionによって性能が向上することが示されている ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Large Language Models are Diverse Role-Players for Summarization Evaluation, Ning Wu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキスト要約の評価フレームワークを提案し、生成されたテキストと参照テキストを客観的および主観的な側面から比較することで包括的な評価を行います。具体的には、ロールプレイヤーのプロンプティングメカニズムを使用してテキストの評価をモデル化し、コンテキストベースのプロンプティングメカニズムを導入して動的なロールプレイヤープロファイルを生成します。さらに、バッチプロンプティングに基づいたマルチロールプレイヤープロンプティング技術を使用して複数の評価結果を統合します。実験結果は、提案モデルが競争力があり、人間の評価者と高い一致性を持つことを示しています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 ChatGPT as a Factual Inconsistency Evaluator for Text Summarization, Zheheng Luo+, N_A, arXiv23 Summary事前学習された言語モデルによるテキスト要約の性能向上が注目されているが、生成された要約が元の文書と矛盾することが問題となっている。この問題を解決するために、効果的な事実性評価メトリクスの開発が進められているが、計算複雑性や不確実性の制約があり、人間の判断との一致に限定されている。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）がテキスト生成と言語理解の両方で優れた性能を示していることがわかっている。本研究では、ChatGPTの事実的な矛盾評価能力を評価し、バイナリエンテイルメント推論、要約ランキング、一貫性評価などのタスクで優れた性能を示した。ただし、ChatGPTには語彙的な類似性の傾向や誤った推論、指示の不適切な理解などの制限があることがわかった。 #NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-26 Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena, Lianmin Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）を判定者として使用して、オープンエンドの質問に対する性能を評価する方法を提案する。LLMの制限や問題を軽減するための解決策を提案し、2つのベンチマークでLLMの判定者と人間の好みの一致を検証する。結果は、強力なLLM判定者が人間の好みとよく一致し、スケーラブルで説明可能な方法で人間の好みを近似できることを示した。さらに、新しいベンチマークと従来のベンチマークの相補性を示し、いくつかのバリアントを評価する。 CommentMT-Bench（MTBench）スコアとは、multi-turnのQAを出題し、その回答の質をGPT-4でスコアリングしたスコアのこと。 GPT-4の判断とhuman expertの判断とのagreementも検証しており、agreementは80%以上を達成している。 ... #NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-22 Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee, ACL23 Summary本研究では、人間の評価が機械学習モデルのテキスト品質評価に不可欠であるが再現性が難しいという問題を解決するために、大規模言語モデル（LLMs）を使用した評価方法を提案している。具体的には、LLMsに同じ指示と評価対象のサンプルを与え、それに対する応答を生成させることで、LLM評価を行っている。実験結果から、LLM評価の結果は人間の評価と一致しており、異なるフォーマットやサンプリングアルゴリズムでも安定していることが示されている。LLMsを使用したテキスト品質評価の可能性が初めて示されており、その制限や倫理的な考慮事項についても議論されている。 #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Metrics#NLP#LanguageModel#QuestionAnswering#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ... #Pocket#NLP#ChatGPT
Issue Date: 2023-07-22 How is ChatGPTs behavior changing over time?, Lingjiao Chen+, N_A, arXiv23 SummaryGPT-3.5とGPT-4は、大規模言語モデル（LLM）のサービスであり、その性能と振る舞いは時間とともに変動することがわかった。例えば、GPT-4は素数の特定に優れていたが、後のバージョンでは低い正答率となった。また、GPT-3.5はGPT-4よりも優れた性能を示した。さらに、GPT-4とGPT-3.5の両方が時間とともに敏感な質問への回答やコード生成でのミスが増えた。この結果から、LLMの品質を継続的に監視する必要性が示唆される。 CommentGPT3.5, GPT4共にfreezeされてないのなら、研究で利用すると結果が再現されないので、研究で使うべきではない。また、知らんうちにいくつかのタスクで勝手に性能低下されたらたまったものではない。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-22 Instruction-following Evaluation through Verbalizer Manipulation, Shiyang Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、指示に従う能力を正確に評価するための新しい評価プロトコル「verbalizer manipulation」を提案しています。このプロトコルでは、モデルに異なる程度で一致する言葉を使用してタスクラベルを表現させ、モデルの事前知識に依存する能力を検証します。さまざまなモデルを9つのデータセットで評価し、異なるverbalizerのパフォーマンスによって指示に従う能力が明確に区別されることを示しました。最も困難なverbalizerに対しても、最も強力なモデルでもランダムな推測よりも優れたパフォーマンスを発揮するのは困難であり、指示に従う能力を向上させるために継続的な進歩が必要であることを強調しています。 #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#Explanation#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Faithfulness Tests for Natural Language Explanations, ACL23 Summary本研究では、ニューラルモデルの説明の忠実性を評価するための2つのテストを提案しています。1つ目は、カウンターファクチュアルな予測につながる理由を挿入するためのカウンターファクチュアル入力エディタを提案し、2つ目は生成された説明から入力を再構築し、同じ予測につながる頻度をチェックするテストです。これらのテストは、忠実な説明の開発において基本的なツールとなります。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#Novelty
Issue Date: 2023-07-14 TACL How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN, TACL23 Summaryこの研究では、言語モデルが生成するテキストの新規性を評価するための分析スイートRAVENを紹介しています。英語で訓練された4つのニューラル言語モデルに対して、局所的な構造と大規模な構造の新規性を評価しました。結果として、生成されたテキストは局所的な構造においては新規性に欠けており、大規模な構造においては人間と同程度の新規性があり、時には訓練セットからの重複したテキストを生成することもあります。また、GPT-2の詳細な手動分析により、組成的および類推的な一般化メカニズムの使用が示され、新規テキストが形態的および構文的に妥当であるが、意味的な問題が比較的頻繁に発生することも示されました。 #MachineLearning#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #NLP#Dataset#LanguageModel#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #NLP#Dataset#LLMAgent
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Bring Your Own Data Self-Supervised Evaluation for Large Language Models, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の振る舞いを評価するための自己教師あり評価フレームワークを提案する。これにより、人間によるラベル付けが必要なくなり、実際のデータに対してモデルの感度や不変性を評価できる。自己教師あり評価は、クローズドブックの知識や有害性、文脈依存性などの側面を評価することができる。また、人間による教師あり評価との相関関係も高い。自己教師あり評価は、現在の評価戦略を補完するものである。 Comment# Motivation LLMの急速な発展によって、それらの能力とlimitationを正確にとらえるための様々な新たなmetricsが提案されてきたが、結果的に、新たなモデルが既存のデータセットを廃止に追い込み、常に新たなデータセットを作成する必要が生じている。 近年のBIG-Bench #以下 ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #NLP#LanguageModel#SyntheticData
Issue Date: 2023-05-22 Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large Language Models, Emily Reif+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して生成されたデータセットの構文的多様性を理解し分析するための新しい可視化ツールであるLinguisticLensが提供された。このツールは、テキストを構文、語彙、および意味の軸に沿ってクラスタリングし、階層的な可視化をサポートしている。ライブデモはshorturl.at/zHOUVで利用可能。 CommentLLMを用いてfew-shot promptingを利用して生成されたデータセットを理解し評価することは難しく、そもそもLLMによって生成されるデータの失敗に関してはあまり理解が進んでいない（e.g. repetitionなどは知られている）。この研究では、LLMによって生成されたデータセットの特性 ... #NLP#Dataset#Hallucination
Issue Date: 2023-05-20 TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models, Zorik Gekhman+, N_A, arXiv23 Summary自然言語推論（NLI）モデルを使用した事実の一貫性評価には限界があり、大規模言語モデル（LLMs）は計算コストが高いため実用的ではない。そこで、TrueTeacherというLLMを使用して多様なモデル生成要約を注釈付けすることによって合成データを生成する方法を提案し、既存の合成データ生成方法と比較して優位性と堅牢性を示した。140万の例を含む大規模な合成データセットを公開した。 CommentFactual Consistency Evaluationに関する研究。オリジナルのテキストに対して、様々な規模の言語モデルを用いて要約を生成。生成された要約に対してfactual informationが正しく含まれているかをラベル付けする方法を提案。 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Reference-free#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of Summarization, Fajri Koto+, N_A, JAIR22 Summary本論文では、FFCIという細かい要約評価のためのフレームワークを提案しました。このフレームワークは、信頼性、焦点、カバレッジ、および文間の連続性の4つの要素から構成されています。新しいデータセットを構築し、評価メトリックとモデルベースの評価方法をクロス比較することで、FFCIの4つの次元を評価するための自動的な方法を開発しました。さまざまな要約モデルを評価し、驚くべき結果を得ました。 Comment先行研究でどのようなMetricが利用されていて、それらがどういった観点のMetricなのかや、データセットなど、非常に細かくまとまっている。Faithfulness(ROUGE, STS-Score, BERTScoreに基づく), Focus and Coverage (Question Ans ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #DocumentSummarization#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 SummaC: Re-Visiting NLI-based Models for Inconsistency Detection in Summarization, Laban+, TACL22 Summary要約の領域では、入力ドキュメントと要約が整合していることが重要です。以前の研究では、自然言語推論（NLI）モデルを不整合検出に適用するとパフォーマンスが低下することがわかりました。本研究では、NLIを不整合検出に再評価し、過去の研究での入力の粒度の不一致が問題であることを発見しました。新しい手法SummaCConvを提案し、NLIモデルを文単位にドキュメントを分割してスコアを集計することで、不整合検出に成功裏に使用できることを示しました。さらに、新しいベンチマークSummaCを導入し、74.4%の正確さを達成し、先行研究と比較して5%の改善を実現しました。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation, Or Honovich+, N_A, the Second DialDoc Workshop on Document-grounded Dialogue and Conversational Question Answering22 Summary事実の整合性メトリックの包括的な調査と評価であるTRUEを紹介。さまざまな最先端のメトリックと11のデータセットを対象に行った結果、大規模なNLIおよび質問生成・回答ベースのアプローチが強力で補完的な結果を達成することがわかった。TRUEをモデルおよびメトリックの開発者の出発点として推奨し、さらなる評価方法の向上に向けた進歩を期待している。 CommentFactualConsistencyに関するMetricが良くまとまっている ... #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 MaskEval: Weighted MLM-Based Evaluation for Text Summarization and Simplification, Yu Lu Liu+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキストの要約と簡素化のための参照のない評価尺度であるMaskEvalを提案しています。MaskEvalは、候補テキストとソーステキストの連結に対してマスクされた言語モデリングを行い、重要な品質の側面ごとに相対的な重要性を調整することができます。さらに、英語の要約と簡素化における人間の判断との相関に基づいて、その効果を示し、両方のタスク間での転移シナリオを探索します。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Play the Shannon Game With Language Models: A Human-Free Approach to Summary Evaluation, Nicholas Egan+, N_A, AAAI22 Summaryこの研究では、事前学習済み言語モデルを使用して、参照フリーの要約評価指標を提案します。これにより、要約の品質を測定するための新しい手法が開発されます。また、提案手法が人間の判断と高い相関関係を持つことが実証されます。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Reference-free Summarization Evaluation via Semantic Correlation and Compression Ratio, Liu+, NAACL22 Summary本研究では、参照ベースの評価方法の柔軟性の欠如を解消するために、事前学習済み言語モデルを使用して自動参照フリーの評価指標を提案します。この指標は、要約の意味的な分布と圧縮率を考慮し、人間の評価とより一致していることが実験で示されました。 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Re-Examining System-Level Correlations of Automatic Summarization Evaluation Metrics, Deutsch+, NAACL22 Summary本研究では、自動要約評価尺度のシステムレベルの相関に関する不整合を修正するための変更を提案しています。具体的には、全テストセットを使用して自動評価尺度のシステムスコアを計算し、実際のシナリオでよく見られる自動スコアのわずかな差によって分離されたシステムのペアに対してのみ相関を計算することを提案しています。これにより、より正確な相関推定と高品質な人間の判断の収集が可能となります。 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Does Summary Evaluation Survive Translation to Other Languages?, Braun+, NAACL22 Summary要約データセットの作成は費用と時間がかかるが、機械翻訳を使用して既存のデータセットを他の言語に翻訳することで、追加の言語での使用が可能になる。この研究では、英語の要約データセットを7つの言語に翻訳し、自動評価尺度によるパフォーマンスを比較する。また、人間と自動化された要約のスコアリング間の相関を評価し、翻訳がパフォーマンスに与える影響も考慮する。さらに、データセットの再利用の可能性を見つけるために、特定の側面に焦点を当てる。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 SummScore: A Comprehensive Evaluation Metric for Summary Quality Based on Cross-Encoder, Wuhang Lin+, N_A, arXiv22 Summary要約の品質評価メトリクスの問題を解決するために、SummScoreという包括的な評価メトリクスを提案する。SummScoreはCrossEncoderに基づいており、要約の多様性を抑制せずに要約の品質を評価することができる。さらに、SummScoreは一貫性、一貫性、流暢さ、関連性の4つの側面で評価することができる。実験結果は、SummScoreが既存の評価メトリクスを上回ることを示している。また、SummScoreの評価結果を16の主要な要約モデルに提供している。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 SueNes: A Weakly Supervised Approach to Evaluating Single-Document Summarization via Negative Sampling, Bao+, NAACL22 Summary従来の自動要約評価メトリックは語彙の類似性に焦点を当てており、意味や言語的な品質を十分に捉えることができない。参照要約が必要であるためコストがかかる。本研究では、参照要約が存在しない弱教師あり要約評価手法を提案する。既存の要約データセットを文書と破損した参照要約のペアに変換してトレーニングする。ドメイン間のテストでは、提案手法がベースラインを上回り、言語的な品質を評価する上で大きな利点を示した。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 PrefScore: Pairwise Preference Learning for Reference-free Summarization Quality Assessment, Luo+, COLING22 Summary人間による参照要約のない機械生成の要約の評価を行うために、ブラッドリー・テリーのパワーランキングモデルを使用して要約の優劣を判断する方法を提案する。実験結果は、この方法が人間の評価と高い相関を持つスコアを生成できることを示している。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 How to Find Strong Summary Coherence Measures? A Toolbox and a Comparative Study for Summary Coherence Measure Evaluation, Steen+, COLING22 Summary要約の一貫性を自動的に評価することは重要であり、さまざまな方法が提案されていますが、異なるデータセットと評価指標を使用して評価されるため、相対的なパフォーマンスを理解することが困難です。本研究では、要約の一貫性モデリングのさまざまな方法について調査し、新しい分析尺度を導入します。現在の自動一貫性尺度はすべての評価指標において信頼性のある一貫性スコアを割り当てることができませんが、大規模言語モデルは有望な結果を示しています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Universal Evasion Attacks on Summarization Scoring, Wenchuan Mu+, N_A, BlackboxNLP workshop on ACL22 Summary要約の自動評価は重要であり、その評価は複雑です。しかし、これまで要約の評価は機械学習のタスクとは考えられていませんでした。本研究では、自動評価の堅牢性を探るために回避攻撃を行いました。攻撃システムは、要約ではない文字列を予測し、一般的な評価指標であるROUGEやMETEORにおいて優れた要約器と競合するスコアを達成しました。また、攻撃システムは最先端の要約手法を上回るスコアを獲得しました。この研究は、現在の評価システムの堅牢性の低さを示しており、要約スコアの開発を促進することを目指しています。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 DocAsRef: A Pilot Empirical Study on Repurposing Reference-Based Summary Quality Metrics Reference-Freely, Forrest Sheng Bao+, N_A, arXiv22 Summary参照ベースと参照フリーの要約評価メトリックがあります。参照ベースは正確ですが、制約があります。参照フリーは独立していますが、ゼロショットと正確さの両方を満たせません。本研究では、参照ベースのメトリックを使用してゼロショットかつ正確な参照フリーのアプローチを提案します。実験結果は、このアプローチが最も優れた参照フリーのメトリックを提供できることを示しています。また、参照ベースのメトリックの再利用と追加の調整についても調査しています。 #Analysis#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ... #DocumentSummarization#Metrics#Tools#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 How to Evaluate a Summarizer: Study Design and Statistical Analysis for Manual Linguistic Quality Evaluation, Steen+, EACL21 Summary要約システムの評価方法についての調査結果を報告しました。要約の言語的品質についての評価実験を行い、最適な評価方法は側面によって異なることを示しました。また、研究パラメータや統計分析方法についても問題点を指摘しました。さらに、現行の方法では固定された研究予算の下では信頼性のある注釈を提供できないことを強調しました。 Comment要約の人手評価に対する研究 ... #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Reliability of Human Evaluation for Text Summarization: Lessons Learned and Challenges Ahead, Iskender+, EACL21 Summary人間評価の信頼性に関する研究では、参加者の情報や実験の詳細が提供されていないことが多い。また、人間評価の信頼性に影響を与える要因についても研究されていない。そこで、私たちは人間評価実験を行い、参加者の情報や実験の詳細を提供し、異なる実験結果を比較した。さらに、専門家と非専門家の評価の信頼性を確保するためのガイドラインを提供し、信頼性に影響を与える要因を特定した。 Comment要約の人手評価に対する信頼性に関して研究。人手評価のガイドラインを提供している。 ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#DialogueGeneration#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation, Deng+, EMNLP21 Summary本研究では、自然言語生成（NLG）タスクの評価において、情報の整合性を重視した統一的な視点を提案する。情報の整合性を評価するための解釈可能な評価指標のファミリーを開発し、ゴールドリファレンスデータを必要とせずに、さまざまなNLGタスクの評価を行うことができることを実験で示した。 CommentCTC ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 BARTSCORE: Evaluating Generated Text as Text Generation, Yuan+ （w_ Neubigさん）, NeurIPS21 Summary本研究では、生成されたテキストの評価方法について検討しました。具体的には、事前学習モデルを使用してテキスト生成の問題をモデル化し、生成されたテキストを参照出力またはソーステキストに変換するために訓練されたモデルを使用しました。提案したメトリックであるBARTSCOREは、情報量、流暢さ、事実性などの異なる視点のテキスト評価に柔軟に適用できます。実験結果では、既存のトップスコアリングメトリックを上回る性能を示しました。BARTScoreの計算に使用するコードは公開されており、インタラクティブなリーダーボードも利用可能です。 CommentBARTScore# 概要 ソーステキストが与えられた時に、BARTによって生成テキストを生成する尤度を計算し、それをスコアとする手法。テキスト生成タスクをテキスト生成モデルでスコアリングすることで、pre-trainingされたパラメータをより有効に活用できる（e.g. BERTScoreやMov ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Towards Question-Answering as an Automatic Metric for Evaluating the Content Quality of a Summary, Deutsch+, TACL21 Summary要約の品質を評価するための新しい指標であるQAEvalを提案する。QAEvalは質問応答（QA）を使用して要約と参照の情報の重複を測定するため、従来のテキストの重複に基づく指標とは異なる。実験結果から、QAEvalは現在の最先端の指標よりも優れたパフォーマンスを示し、他の評価とも競争力があることがわかった。QAEvalの構成要素を分析することで、その潜在的な上限パフォーマンスは他の自動評価指標を上回り、ゴールドスタンダードのピラミッドメソッドに近づくと推定される。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ESTIME: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, Eval4NLP21 Summary私たちは、新しい参照なし要約品質評価尺度を提案します。この尺度は、要約とソースドキュメントの間の潜在的な矛盾を見つけて数えることに基づいています。提案された尺度は、一貫性と流暢さの両方で他の評価尺度よりも専門家のスコアと強い相関を示しました。また、微妙な事実の誤りを生成する方法も紹介しました。この尺度は微妙なエラーに対してより感度が高いことを示しました。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of Summaries, Wang, ACL20 Summary要約の事実の不整合を特定するための自動評価プロトコルであるQAGSを提案する。QAGSは、要約とソースについて質問をし、整合性がある回答を得ることで要約の事実的整合性を評価する。QAGSは他の自動評価指標と比較して高い相関を持ち、自然な解釈可能性を提供する。QAGSは有望なツールであり、https://github.com/W4ngatang/qagsで利用可能。 CommentQAGS生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 FEQA: A Question Answering Evaluation Framework for Faithfulness Assessment in Abstractive Summarization, Durmus+, ACL20 Summaryニューラル抽象的要約モデルの信頼性を評価するために、人間の注釈を収集し、信頼性の自動評価指標であるFEQAを提案した。FEQAは質問応答を利用して要約の信頼性を評価し、特に抽象的な要約において人間の評価と高い相関を示した。 CommentFEQA生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 HOLMS: Alternative Summary Evaluation with Large Language Models, Mrabet+, COLING20 Summary要約手法の評価尺度として、ROUGEとBLEUが一般的に使用されているが、これらは語彙的な性質を持ち、ニューラルネットワークのトレーニングには限定的な可能性がある。本研究では、大規模なコーパスで事前学習された言語モデルと語彙的類似度尺度を組み合わせた新しい評価尺度であるHOLMSを提案する。実験により、HOLMSがROUGEとBLEUを大幅に上回り、人間の判断との相関も高いことを示した。 CommentHybrid Lexical and MOdel-based evaluation of Summaries (HOLMS) ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization, Kryscinski+, EMNLP20 Summary本研究では、要約の事実的な整合性を検証するためのモデルベースのアプローチを提案しています。トレーニングデータはルールベースの変換を用いて生成され、モデルは整合性の予測とスパン抽出のタスクで共同してトレーニングされます。このモデルは、ニューラルモデルによる要約に対して転移学習を行うことで、以前のモデルを上回る性能を示しました。さらに、人間の評価でも補助的なスパン抽出タスクが有用であることが示されています。データセットやコード、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されています。 CommentFactCC近年のニューラルモデルは流ちょうな要約を生成するが、それらには、unsuportedなinformationが多く含まれていることを示した ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot Paraphrasing, Thompson+, EMNLP20 Summaryパラフレーザを使用して機械翻訳の評価を行うタスクを定義し、多言語NMTシステムをトレーニングしてパラフレーシングを行います。この手法は直感的であり、人間の判断を必要としません。39言語でトレーニングされた単一モデルは、以前のメトリクスと比較して優れたパフォーマンスを示し、品質推定のタスクでも優れた結果を得ることができます。 CommentPRISM ... #DocumentSummarization#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Fill in the BLANC: Human-free quality estimation of document summaries, Vasilyev+, Eval4NLP20 SummaryBLANCは、要約の品質を自動的に推定するための新しいアプローチです。BLANCは、事前学習済みの言語モデルを使用してドキュメントの要約にアクセスし、要約の機能的なパフォーマンスを測定します。BLANCスコアは、ROUGEと同様に人間の評価と良好な相関関係を持ち、人間によって書かれた参照要約が不要なため、完全に人間不在の要約品質推定が可能です。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-free#Training-Free
Issue Date: 2023-08-13 SUPERT: Towards New Frontiers in Unsupervised Evaluation Metrics for Multi-Document Summarization, Gao+, ACL20 Summaryこの研究では、教師なしの複数文書要約評価メトリックスについて調査しています。提案手法SUPERTは、擬似的な参照要約として選択された重要な文を使用し、文脈化埋め込みとソフトトークンアラインメント技術を用いて要約の品質を評価します。SUPERTは従来の教師なし評価メトリックスよりも人間の評価との相関が高く、18〜39％の向上が見られます。また、SUPERTを報酬として使用してニューラルベースの強化学習要約器をガイドすることで、有利なパフォーマンスを実現しています。ソースコードはGitHubで入手可能です。 Commentpseudo-reference summaryを作成し、referenceに対してSBERTを適用しsystem-reference間の類似度を測ることで、unsupervisedに複数文書要約を評価する手法。まずTACのデータに対して、既存研究（single document summarips ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, Sellam+, ACL20 SummaryBLEURTは、BERTをベースとした学習済みの評価指標であり、人間の判断と高い相関を持つことが特徴です。BLEURTは、数千のトレーニング例を使用してバイアスのある評価をモデル化し、数百万の合成例を使用してモデルの汎化を支援します。BLEURTは、WMT Metrics共有タスクとWebNLGデータセットで最先端の結果を提供し、トレーニングデータが少ない場合や分布外の場合でも優れた性能を発揮します。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Neural Text Summarization: A Critical Evaluation, Krysciski+ （w_ Richard Socher）, EMNLP-IJCNLP19 Summaryテキスト要約の研究は進展が停滞しており、データセット、評価指標、モデルの3つの要素に問題があることが指摘されている。自動収集されたデータセットは制約が不十分であり、ノイズを含んでいる可能性がある。評価プロトコルは人間の判断と相関が弱く、重要な特性を考慮していない。モデルはデータセットのバイアスに過適合し、出力の多様性が限られている。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 Question answering as an automatic evaluation metric for news article summarization, Eyal+, NAACL19 Summary最近の自動要約の研究では、ROUGEスコアの最大化に焦点を当てているが、本研究では代替的な評価指標であるAPESを提案する。APESは、要約が一連の手動作成質問に答える能力を定量化する。APESを最大化するエンドツーエンドのニューラル抽象モデルを提案し、ROUGEスコアを向上させる。 CommentAPES ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Studying Summarization Evaluation Metrics in the Appropriate Scoring Range, Peyrard+, ACL19 Summary自動評価メトリックは通常、人間の判断との相関性を基準に比較されるが、既存の人間の判断データセットは限られている。現代のシステムはこれらのデータセット上で高スコアを出すが、評価メトリックの結果は異なる。高スコアの要約に対する人間の判断を収集することで、メトリックの信頼性を解決することができる。これは要約システムとメトリックの改善に役立つ。 Comment要約のメトリックがhuman judgmentsに対してcorrelationが低いことを指摘 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NLP#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #DocumentSummarization#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 MoverScore: Text Generation Evaluating with Contextualized Embeddings and Earth Mover Distance, Zhao+, EMNLP-IJCNLP19 Summary本研究では、テキスト生成システムの評価尺度について調査し、システムの出力と参照テキストの意味に基づいて比較する尺度を提案します。この尺度は、要約、機械翻訳、画像キャプション、データからテキストへの生成などのタスクで有効であり、文脈化表現と距離尺度を組み合わせたものが最も優れています。また、提案した尺度は強力な汎化能力を持っており、ウェブサービスとして提供されています。 CommentWord Mover Distance (WMD)の解説: https://yubessy.hatenablog.com/entry/2017/01/10/122737 ... #DocumentSummarization#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 Answers Unite Unsupervised Metrics for Reinforced Summarization Models, Scialom+, EMNLP-IJCNLP19 Summary最近、再強化学習（RL）を使用した抽象的要約手法が提案されており、従来の尤度最大化を克服するために使用されています。この手法は、複雑で微分不可能なメトリクスを考慮することで、生成された要約の品質と関連性を総合的に評価することができます。ROUGEという従来の要約メトリクスにはいくつかの問題があり、代替的な評価尺度を探求する必要があります。報告された人間評価の分析によると、質問応答に基づく提案されたメトリクスはROUGEよりも有利であり、参照要約を必要としないという特徴も持っています。これらのメトリクスを使用してRLベースのモデルをトレーニングすることは、現在の手法に比べて改善をもたらします。 CommentSummaQA ... #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 A Semantic QA-Based Approach for Text Summarization Evaluation, Ping Chen+, N_A, AAAI18 Summary自然言語処理システムの評価における問題の一つは、2つのテキストパッセージの内容の違いを特定することです。本研究では、1つのテキストパッセージを小さな知識ベースとして扱い、多数の質問を投げかけて内容を比較する方法を提案します。実験結果は有望であり、2007年のDUC要約コーパスを使用して行われました。 CommentQGQAを提案した研究 ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Why We Need New Evaluation Metrics for NLG, EMNLP17 SummaryNLGの評価には自動評価指標が使われているが、本研究ではシステムやデータに依存しない新しい評価手法の必要性を提案する。幅広い指標を調査し、それらがデータ駆動型のNLGによって生成されたシステムの出力の人間の判断を弱く反映していることを示す。また、評価指標の性能はデータとシステムに依存することも示すが、自動評価指標はシステムレベルで信頼性があり、システムの開発をサポートできることを示唆する。特に、低いパフォーマンスを示すケースを見つけることができる。 Comment既存のNLGのメトリックがhuman judgementsとのcorrelationがあまり高くないことを指摘した研究 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #MachineTranslation#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Document-Level Machine Translation Evaluation with Gist Consistency and Text Cohesion, Gong+, DiscoMT15 #DocumentSummarization#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2023-08-23 Automatically Assessing Machine Summary Content Without a Gold Standard, Louis+（w_ Nenkova）, ACL13 Summary本研究では、要約の評価において新しい技術を提案しています。これにより、人間の要約が利用できない場合や、単一のモデルしか利用できない場合でも正確な評価が可能となります。具体的には、モデルに依存しない評価技術や、システム要約の類似性を定量化する尺度などを提案しています。これにより、要約の評価を人間の評価と正確に再現することができます。また、擬似モデルを導入することで、利用可能なモデルのみを使用する場合よりも人間の判断との相関が高くなることも示しています。さらに、システム要約のランキング方法についても探求しており、驚くほど正確なランキングが可能となります。 Commentメタ評価の具体的な手順について知りたければこの研究を読むべし ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#CrossLingual
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages, Koto+ （w_ Tim先生）, Findings of ACL12 Summaryこの研究では、異なる言語の要約コーパスを使用して、マルチリンガルBERTを用いたBERTScoreが他の要約評価メトリックスよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されました。これは、英語以外の言語においても有効であることを示しています。 #DocumentSummarization#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #DocumentSummarization#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Discourse constraints for document compression, Clarke+ （w_ Lapata）, Computational Linguistics10 CommentQAベースドなアプローチを人手評価に導入した初めての研究 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ROUGE-C: A fully automated evaluation method for multi-document summarization, He+, International Conference on Granular Computing08 Summaryこの論文では、ROUGEを使用して要約を評価する方法について説明しています。ROUGEは、要約評価のために広く使用されていますが、手動の参照要約が必要です。この研究では、ROUGE-Cという手法を開発しました。ROUGE-Cは、参照要約を入力情報に置き換えることで、手動の参照要約なしで要約を評価することができます。実験結果は、ROUGE-Cが人間の判断を含む参照要約とよく相関していることを示しています。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-14 Supervised automatic evaluation for summarization with voted regression model, Hirao+, Information and Processing & Management07 Summary要約システムの評価には高品質な人間の評価が必要だが、コストが高いため自動評価方法が必要。提案手法は投票回帰モデル（VRM）を使用し、従来の自動評価方法と比較してエラー削減を達成。さらに、最も高い相関係数を得た。 CommentVRM ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Survey#NLP#Dataset#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ... #Article#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Tutorial#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-02 Nejumi LLMリーダーボード CommentJGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-30 LLM-as-a-judge #Article#DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。 #Article#NLP#LanguageModel#Explanation
Issue Date: 2023-07-14 Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of Human Natural Language Explanations Summary本研究では、説明可能なNLPモデルのトレーニングにおいて、人間による注釈付けの説明の品質を評価する方法について検討しています。従来のSimulatabilityスコアに代わる新しいメトリックを提案し、5つのデータセットと2つのモデルアーキテクチャで評価しました。結果として、提案したメトリックがより客観的な評価を可能にする一方、Simulatabilityは不十分であることが示されました。

### DocumentSummarization (61)

#MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #Pocket#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation, David Uthus+, N_A, Findings of ACL23 Summary自動要約の評価は困難であり、従来のアプローチでは人間の評価には及ばない。そこで、私たちはRISEという新しいアプローチを提案する。RISEは情報検索の技術を活用し、ゴールドリファレンスの要約がなくても要約を評価することができる。RISEは特に評価用のリファレンス要約が利用できない新しいデータセットに適しており、SummEvalベンチマークでの実験結果から、RISEは過去のアプローチと比較して人間の評価と高い相関を示している。また、RISEはデータ効率性と言語間の汎用性も示している。 Comment# 概要 Dual-Encoderを用いて、ソースドキュメントとシステム要約をエンコードし、dot productをとることでスコアを得る手法。モデルの訓練は、Contrastive Learningで行い、既存データセットのソースと参照要約のペアを正例とみなし、In Batch training# ... #Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-08-13 GPTScore: Evaluate as You Desire, Jinlan Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、生成型AIの評価における課題を解決するために、GPTScoreという評価フレームワークを提案しています。GPTScoreは、生成されたテキストを評価するために、生成型事前学習モデルの新たな能力を活用しています。19の事前学習モデルを探索し、4つのテキスト生成タスクと22の評価項目に対して実験を行いました。結果は、GPTScoreが自然言語の指示だけでテキストの評価を効果的に実現できることを示しています。この評価フレームワークは、注釈付きサンプルの必要性をなくし、カスタマイズされた多面的な評価を実現することができます。 CommentBERTScoreと同様、評価したいテキストの対数尤度で評価しているBERTScoreよりも相関が高く、instructionによって性能が向上することが示されている ...

#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Large Language Models are Diverse Role-Players for Summarization Evaluation, Ning Wu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキスト要約の評価フレームワークを提案し、生成されたテキストと参照テキストを客観的および主観的な側面から比較することで包括的な評価を行います。具体的には、ロールプレイヤーのプロンプティングメカニズムを使用してテキストの評価をモデル化し、コンテキストベースのプロンプティングメカニズムを導入して動的なロールプレイヤープロファイルを生成します。さらに、バッチプロンプティングに基づいたマルチロールプレイヤープロンプティング技術を使用して複数の評価結果を統合します。実験結果は、提案モデルが競争力があり、人間の評価者と高い一致性を持つことを示しています。 #Pocket#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 ChatGPT as a Factual Inconsistency Evaluator for Text Summarization, Zheheng Luo+, N_A, arXiv23 Summary事前学習された言語モデルによるテキスト要約の性能向上が注目されているが、生成された要約が元の文書と矛盾することが問題となっている。この問題を解決するために、効果的な事実性評価メトリクスの開発が進められているが、計算複雑性や不確実性の制約があり、人間の判断との一致に限定されている。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）がテキスト生成と言語理解の両方で優れた性能を示していることがわかっている。本研究では、ChatGPTの事実的な矛盾評価能力を評価し、バイナリエンテイルメント推論、要約ランキング、一貫性評価などのタスクで優れた性能を示した。ただし、ChatGPTには語彙的な類似性の傾向や誤った推論、指示の不適切な理解などの制限があることがわかった。 #Metrics#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #Metrics#Pocket#NLP#Reference-free#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 FFCI: A Framework for Interpretable Automatic Evaluation of Summarization, Fajri Koto+, N_A, JAIR22 Summary本論文では、FFCIという細かい要約評価のためのフレームワークを提案しました。このフレームワークは、信頼性、焦点、カバレッジ、および文間の連続性の4つの要素から構成されています。新しいデータセットを構築し、評価メトリックとモデルベースの評価方法をクロス比較することで、FFCIの4つの次元を評価するための自動的な方法を開発しました。さまざまな要約モデルを評価し、驚くべき結果を得ました。 Comment先行研究でどのようなMetricが利用されていて、それらがどういった観点のMetricなのかや、データセットなど、非常に細かくまとまっている。Faithfulness(ROUGE, STS-Score, BERTScoreに基づく), Focus and Coverage (Question Ans ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 SummaC: Re-Visiting NLI-based Models for Inconsistency Detection in Summarization, Laban+, TACL22 Summary要約の領域では、入力ドキュメントと要約が整合していることが重要です。以前の研究では、自然言語推論（NLI）モデルを不整合検出に適用するとパフォーマンスが低下することがわかりました。本研究では、NLIを不整合検出に再評価し、過去の研究での入力の粒度の不一致が問題であることを発見しました。新しい手法SummaCConvを提案し、NLIモデルを文単位にドキュメントを分割してスコアを集計することで、不整合検出に成功裏に使用できることを示しました。さらに、新しいベンチマークSummaCを導入し、74.4%の正確さを達成し、先行研究と比較して5%の改善を実現しました。 #Metrics#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation, Or Honovich+, N_A, the Second DialDoc Workshop on Document-grounded Dialogue and Conversational Question Answering22 Summary事実の整合性メトリックの包括的な調査と評価であるTRUEを紹介。さまざまな最先端のメトリックと11のデータセットを対象に行った結果、大規模なNLIおよび質問生成・回答ベースのアプローチが強力で補完的な結果を達成することがわかった。TRUEをモデルおよびメトリックの開発者の出発点として推奨し、さらなる評価方法の向上に向けた進歩を期待している。 CommentFactualConsistencyに関するMetricが良くまとまっている ... #NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 MaskEval: Weighted MLM-Based Evaluation for Text Summarization and Simplification, Yu Lu Liu+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキストの要約と簡素化のための参照のない評価尺度であるMaskEvalを提案しています。MaskEvalは、候補テキストとソーステキストの連結に対してマスクされた言語モデリングを行い、重要な品質の側面ごとに相対的な重要性を調整することができます。さらに、英語の要約と簡素化における人間の判断との相関に基づいて、その効果を示し、両方のタスク間での転移シナリオを探索します。 #Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Play the Shannon Game With Language Models: A Human-Free Approach to Summary Evaluation, Nicholas Egan+, N_A, AAAI22 Summaryこの研究では、事前学習済み言語モデルを使用して、参照フリーの要約評価指標を提案します。これにより、要約の品質を測定するための新しい手法が開発されます。また、提案手法が人間の判断と高い相関関係を持つことが実証されます。 #Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Reference-free Summarization Evaluation via Semantic Correlation and Compression Ratio, Liu+, NAACL22 Summary本研究では、参照ベースの評価方法の柔軟性の欠如を解消するために、事前学習済み言語モデルを使用して自動参照フリーの評価指標を提案します。この指標は、要約の意味的な分布と圧縮率を考慮し、人間の評価とより一致していることが実験で示されました。 #NLP
Issue Date: 2023-08-13 Re-Examining System-Level Correlations of Automatic Summarization Evaluation Metrics, Deutsch+, NAACL22 Summary本研究では、自動要約評価尺度のシステムレベルの相関に関する不整合を修正するための変更を提案しています。具体的には、全テストセットを使用して自動評価尺度のシステムスコアを計算し、実際のシナリオでよく見られる自動スコアのわずかな差によって分離されたシステムのペアに対してのみ相関を計算することを提案しています。これにより、より正確な相関推定と高品質な人間の判断の収集が可能となります。 #NLP
Issue Date: 2023-08-13 Does Summary Evaluation Survive Translation to Other Languages?, Braun+, NAACL22 Summary要約データセットの作成は費用と時間がかかるが、機械翻訳を使用して既存のデータセットを他の言語に翻訳することで、追加の言語での使用が可能になる。この研究では、英語の要約データセットを7つの言語に翻訳し、自動評価尺度によるパフォーマンスを比較する。また、人間と自動化された要約のスコアリング間の相関を評価し、翻訳がパフォーマンスに与える影響も考慮する。さらに、データセットの再利用の可能性を見つけるために、特定の側面に焦点を当てる。 #Metrics#NLP#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 SummScore: A Comprehensive Evaluation Metric for Summary Quality Based on Cross-Encoder, Wuhang Lin+, N_A, arXiv22 Summary要約の品質評価メトリクスの問題を解決するために、SummScoreという包括的な評価メトリクスを提案する。SummScoreはCrossEncoderに基づいており、要約の多様性を抑制せずに要約の品質を評価することができる。さらに、SummScoreは一貫性、一貫性、流暢さ、関連性の4つの側面で評価することができる。実験結果は、SummScoreが既存の評価メトリクスを上回ることを示している。また、SummScoreの評価結果を16の主要な要約モデルに提供している。 #NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 SueNes: A Weakly Supervised Approach to Evaluating Single-Document Summarization via Negative Sampling, Bao+, NAACL22 Summary従来の自動要約評価メトリックは語彙の類似性に焦点を当てており、意味や言語的な品質を十分に捉えることができない。参照要約が必要であるためコストがかかる。本研究では、参照要約が存在しない弱教師あり要約評価手法を提案する。既存の要約データセットを文書と破損した参照要約のペアに変換してトレーニングする。ドメイン間のテストでは、提案手法がベースラインを上回り、言語的な品質を評価する上で大きな利点を示した。 #NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 PrefScore: Pairwise Preference Learning for Reference-free Summarization Quality Assessment, Luo+, COLING22 Summary人間による参照要約のない機械生成の要約の評価を行うために、ブラッドリー・テリーのパワーランキングモデルを使用して要約の優劣を判断する方法を提案する。実験結果は、この方法が人間の評価と高い相関を持つスコアを生成できることを示している。 #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 How to Find Strong Summary Coherence Measures? A Toolbox and a Comparative Study for Summary Coherence Measure Evaluation, Steen+, COLING22 Summary要約の一貫性を自動的に評価することは重要であり、さまざまな方法が提案されていますが、異なるデータセットと評価指標を使用して評価されるため、相対的なパフォーマンスを理解することが困難です。本研究では、要約の一貫性モデリングのさまざまな方法について調査し、新しい分析尺度を導入します。現在の自動一貫性尺度はすべての評価指標において信頼性のある一貫性スコアを割り当てることができませんが、大規模言語モデルは有望な結果を示しています。 #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Universal Evasion Attacks on Summarization Scoring, Wenchuan Mu+, N_A, BlackboxNLP workshop on ACL22 Summary要約の自動評価は重要であり、その評価は複雑です。しかし、これまで要約の評価は機械学習のタスクとは考えられていませんでした。本研究では、自動評価の堅牢性を探るために回避攻撃を行いました。攻撃システムは、要約ではない文字列を予測し、一般的な評価指標であるROUGEやMETEORにおいて優れた要約器と競合するスコアを達成しました。また、攻撃システムは最先端の要約手法を上回るスコアを獲得しました。この研究は、現在の評価システムの堅牢性の低さを示しており、要約スコアの開発を促進することを目指しています。 #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 DocAsRef: A Pilot Empirical Study on Repurposing Reference-Based Summary Quality Metrics Reference-Freely, Forrest Sheng Bao+, N_A, arXiv22 Summary参照ベースと参照フリーの要約評価メトリックがあります。参照ベースは正確ですが、制約があります。参照フリーは独立していますが、ゼロショットと正確さの両方を満たせません。本研究では、参照ベースのメトリックを使用してゼロショットかつ正確な参照フリーのアプローチを提案します。実験結果は、このアプローチが最も優れた参照フリーのメトリックを提供できることを示しています。また、参照ベースのメトリックの再利用と追加の調整についても調査しています。 #Metrics#Tools#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #NLP
Issue Date: 2023-08-13 How to Evaluate a Summarizer: Study Design and Statistical Analysis for Manual Linguistic Quality Evaluation, Steen+, EACL21 Summary要約システムの評価方法についての調査結果を報告しました。要約の言語的品質についての評価実験を行い、最適な評価方法は側面によって異なることを示しました。また、研究パラメータや統計分析方法についても問題点を指摘しました。さらに、現行の方法では固定された研究予算の下では信頼性のある注釈を提供できないことを強調しました。 Comment要約の人手評価に対する研究 ... #NLP
Issue Date: 2023-08-13 Reliability of Human Evaluation for Text Summarization: Lessons Learned and Challenges Ahead, Iskender+, EACL21 Summary人間評価の信頼性に関する研究では、参加者の情報や実験の詳細が提供されていないことが多い。また、人間評価の信頼性に影響を与える要因についても研究されていない。そこで、私たちは人間評価実験を行い、参加者の情報や実験の詳細を提供し、異なる実験結果を比較した。さらに、専門家と非専門家の評価の信頼性を確保するためのガイドラインを提供し、信頼性に影響を与える要因を特定した。 Comment要約の人手評価に対する信頼性に関して研究。人手評価のガイドラインを提供している。 ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #Metrics#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation, Deng+, EMNLP21 Summary本研究では、自然言語生成（NLG）タスクの評価において、情報の整合性を重視した統一的な視点を提案する。情報の整合性を評価するための解釈可能な評価指標のファミリーを開発し、ゴールドリファレンスデータを必要とせずに、さまざまなNLGタスクの評価を行うことができることを実験で示した。 CommentCTC ... #Metrics#NLP#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 BARTSCORE: Evaluating Generated Text as Text Generation, Yuan+ （w_ Neubigさん）, NeurIPS21 Summary本研究では、生成されたテキストの評価方法について検討しました。具体的には、事前学習モデルを使用してテキスト生成の問題をモデル化し、生成されたテキストを参照出力またはソーステキストに変換するために訓練されたモデルを使用しました。提案したメトリックであるBARTSCOREは、情報量、流暢さ、事実性などの異なる視点のテキスト評価に柔軟に適用できます。実験結果では、既存のトップスコアリングメトリックを上回る性能を示しました。BARTScoreの計算に使用するコードは公開されており、インタラクティブなリーダーボードも利用可能です。 CommentBARTScore# 概要 ソーステキストが与えられた時に、BARTによって生成テキストを生成する尤度を計算し、それをスコアとする手法。テキスト生成タスクをテキスト生成モデルでスコアリングすることで、pre-trainingされたパラメータをより有効に活用できる（e.g. BERTScoreやMov ... #Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Towards Question-Answering as an Automatic Metric for Evaluating the Content Quality of a Summary, Deutsch+, TACL21 Summary要約の品質を評価するための新しい指標であるQAEvalを提案する。QAEvalは質問応答（QA）を使用して要約と参照の情報の重複を測定するため、従来のテキストの重複に基づく指標とは異なる。実験結果から、QAEvalは現在の最先端の指標よりも優れたパフォーマンスを示し、他の評価とも競争力があることがわかった。QAEvalの構成要素を分析することで、その潜在的な上限パフォーマンスは他の自動評価指標を上回り、ゴールドスタンダードのピラミッドメソッドに近づくと推定される。 #Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ESTIME: Estimation of Summary-to-Text Inconsistency by Mismatched Embeddings, Eval4NLP21 Summary私たちは、新しい参照なし要約品質評価尺度を提案します。この尺度は、要約とソースドキュメントの間の潜在的な矛盾を見つけて数えることに基づいています。提案された尺度は、一貫性と流暢さの両方で他の評価尺度よりも専門家のスコアと強い相関を示しました。また、微妙な事実の誤りを生成する方法も紹介しました。この尺度は微妙なエラーに対してより感度が高いことを示しました。 #Metrics#Pocket#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Asking and Answering Questions to Evaluate the Factual Consistency of Summaries, Wang, ACL20 Summary要約の事実の不整合を特定するための自動評価プロトコルであるQAGSを提案する。QAGSは、要約とソースについて質問をし、整合性がある回答を得ることで要約の事実的整合性を評価する。QAGSは他の自動評価指標と比較して高い相関を持ち、自然な解釈可能性を提供する。QAGSは有望なツールであり、https://github.com/W4ngatang/qagsで利用可能。 CommentQAGS生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #Metrics#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 FEQA: A Question Answering Evaluation Framework for Faithfulness Assessment in Abstractive Summarization, Durmus+, ACL20 Summaryニューラル抽象的要約モデルの信頼性を評価するために、人間の注釈を収集し、信頼性の自動評価指標であるFEQAを提案した。FEQAは質問応答を利用して要約の信頼性を評価し、特に抽象的な要約において人間の評価と高い相関を示した。 CommentFEQA生成された要約からQuestionを生成する手法。precision-oriented ... #Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 HOLMS: Alternative Summary Evaluation with Large Language Models, Mrabet+, COLING20 Summary要約手法の評価尺度として、ROUGEとBLEUが一般的に使用されているが、これらは語彙的な性質を持ち、ニューラルネットワークのトレーニングには限定的な可能性がある。本研究では、大規模なコーパスで事前学習された言語モデルと語彙的類似度尺度を組み合わせた新しい評価尺度であるHOLMSを提案する。実験により、HOLMSがROUGEとBLEUを大幅に上回り、人間の判断との相関も高いことを示した。 CommentHybrid Lexical and MOdel-based evaluation of Summaries (HOLMS) ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #Metrics#NLP#LM-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization, Kryscinski+, EMNLP20 Summary本研究では、要約の事実的な整合性を検証するためのモデルベースのアプローチを提案しています。トレーニングデータはルールベースの変換を用いて生成され、モデルは整合性の予測とスパン抽出のタスクで共同してトレーニングされます。このモデルは、ニューラルモデルによる要約に対して転移学習を行うことで、以前のモデルを上回る性能を示しました。さらに、人間の評価でも補助的なスパン抽出タスクが有用であることが示されています。データセットやコード、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されています。 CommentFactCC近年のニューラルモデルは流ちょうな要約を生成するが、それらには、unsuportedなinformationが多く含まれていることを示した ... #Metrics#NLP#Reference-free#LM-based
Issue Date: 2023-08-13 Automatic Machine Translation Evaluation in Many Languages via Zero-Shot Paraphrasing, Thompson+, EMNLP20 Summaryパラフレーザを使用して機械翻訳の評価を行うタスクを定義し、多言語NMTシステムをトレーニングしてパラフレーシングを行います。この手法は直感的であり、人間の判断を必要としません。39言語でトレーニングされた単一モデルは、以前のメトリクスと比較して優れたパフォーマンスを示し、品質推定のタスクでも優れた結果を得ることができます。 CommentPRISM ... #NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Fill in the BLANC: Human-free quality estimation of document summaries, Vasilyev+, Eval4NLP20 SummaryBLANCは、要約の品質を自動的に推定するための新しいアプローチです。BLANCは、事前学習済みの言語モデルを使用してドキュメントの要約にアクセスし、要約の機能的なパフォーマンスを測定します。BLANCスコアは、ROUGEと同様に人間の評価と良好な相関関係を持ち、人間によって書かれた参照要約が不要なため、完全に人間不在の要約品質推定が可能です。 #NLP#Reference-free#Training-Free
Issue Date: 2023-08-13 SUPERT: Towards New Frontiers in Unsupervised Evaluation Metrics for Multi-Document Summarization, Gao+, ACL20 Summaryこの研究では、教師なしの複数文書要約評価メトリックスについて調査しています。提案手法SUPERTは、擬似的な参照要約として選択された重要な文を使用し、文脈化埋め込みとソフトトークンアラインメント技術を用いて要約の品質を評価します。SUPERTは従来の教師なし評価メトリックスよりも人間の評価との相関が高く、18〜39％の向上が見られます。また、SUPERTを報酬として使用してニューラルベースの強化学習要約器をガイドすることで、有利なパフォーマンスを実現しています。ソースコードはGitHubで入手可能です。 Commentpseudo-reference summaryを作成し、referenceに対してSBERTを適用しsystem-reference間の類似度を測ることで、unsupervisedに複数文書要約を評価する手法。まずTACのデータに対して、既存研究（single document summarips ... #Metrics#NLP#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, Sellam+, ACL20 SummaryBLEURTは、BERTをベースとした学習済みの評価指標であり、人間の判断と高い相関を持つことが特徴です。BLEURTは、数千のトレーニング例を使用してバイアスのある評価をモデル化し、数百万の合成例を使用してモデルの汎化を支援します。BLEURTは、WMT Metrics共有タスクとWebNLGデータセットで最先端の結果を提供し、トレーニングデータが少ない場合や分布外の場合でも優れた性能を発揮します。 #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Neural Text Summarization: A Critical Evaluation, Krysciski+ （w_ Richard Socher）, EMNLP-IJCNLP19 Summaryテキスト要約の研究は進展が停滞しており、データセット、評価指標、モデルの3つの要素に問題があることが指摘されている。自動収集されたデータセットは制約が不十分であり、ノイズを含んでいる可能性がある。評価プロトコルは人間の判断と相関が弱く、重要な特性を考慮していない。モデルはデータセットのバイアスに過適合し、出力の多様性が限られている。 #Metrics#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 Question answering as an automatic evaluation metric for news article summarization, Eyal+, NAACL19 Summary最近の自動要約の研究では、ROUGEスコアの最大化に焦点を当てているが、本研究では代替的な評価指標であるAPESを提案する。APESは、要約が一連の手動作成質問に答える能力を定量化する。APESを最大化するエンドツーエンドのニューラル抽象モデルを提案し、ROUGEスコアを向上させる。 CommentAPES ... #Metrics#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Studying Summarization Evaluation Metrics in the Appropriate Scoring Range, Peyrard+, ACL19 Summary自動評価メトリックは通常、人間の判断との相関性を基準に比較されるが、既存の人間の判断データセットは限られている。現代のシステムはこれらのデータセット上で高スコアを出すが、評価メトリックの結果は異なる。高スコアの要約に対する人間の判断を収集することで、メトリックの信頼性を解決することができる。これは要約システムとメトリックの改善に役立つ。 Comment要約のメトリックがhuman judgmentsに対してcorrelationが低いことを指摘 ... #MachineTranslation#NLP#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 MoverScore: Text Generation Evaluating with Contextualized Embeddings and Earth Mover Distance, Zhao+, EMNLP-IJCNLP19 Summary本研究では、テキスト生成システムの評価尺度について調査し、システムの出力と参照テキストの意味に基づいて比較する尺度を提案します。この尺度は、要約、機械翻訳、画像キャプション、データからテキストへの生成などのタスクで有効であり、文脈化表現と距離尺度を組み合わせたものが最も優れています。また、提案した尺度は強力な汎化能力を持っており、ウェブサービスとして提供されています。 CommentWord Mover Distance (WMD)の解説: https://yubessy.hatenablog.com/entry/2017/01/10/122737 ... #NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 Answers Unite Unsupervised Metrics for Reinforced Summarization Models, Scialom+, EMNLP-IJCNLP19 Summary最近、再強化学習（RL）を使用した抽象的要約手法が提案されており、従来の尤度最大化を克服するために使用されています。この手法は、複雑で微分不可能なメトリクスを考慮することで、生成された要約の品質と関連性を総合的に評価することができます。ROUGEという従来の要約メトリクスにはいくつかの問題があり、代替的な評価尺度を探求する必要があります。報告された人間評価の分析によると、質問応答に基づく提案されたメトリクスはROUGEよりも有利であり、参照要約を必要としないという特徴も持っています。これらのメトリクスを使用してRLベースのモデルをトレーニングすることは、現在の手法に比べて改善をもたらします。 CommentSummaQA ... #Metrics#Pocket#NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-16 A Semantic QA-Based Approach for Text Summarization Evaluation, Ping Chen+, N_A, AAAI18 Summary自然言語処理システムの評価における問題の一つは、2つのテキストパッセージの内容の違いを特定することです。本研究では、1つのテキストパッセージを小さな知識ベースとして扱い、多数の質問を投げかけて内容を比較する方法を提案します。実験結果は有望であり、2007年のDUC要約コーパスを使用して行われました。 CommentQGQAを提案した研究 ... #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #NLP
Issue Date: 2023-08-23 Automatically Assessing Machine Summary Content Without a Gold Standard, Louis+（w_ Nenkova）, ACL13 Summary本研究では、要約の評価において新しい技術を提案しています。これにより、人間の要約が利用できない場合や、単一のモデルしか利用できない場合でも正確な評価が可能となります。具体的には、モデルに依存しない評価技術や、システム要約の類似性を定量化する尺度などを提案しています。これにより、要約の評価を人間の評価と正確に再現することができます。また、擬似モデルを導入することで、利用可能なモデルのみを使用する場合よりも人間の判断との相関が高くなることも示しています。さらに、システム要約のランキング方法についても探求しており、驚くほど正確なランキングが可能となります。 Commentメタ評価の具体的な手順について知りたければこの研究を読むべし ... #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #Pocket#NLP#CrossLingual
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages, Koto+ （w_ Tim先生）, Findings of ACL12 Summaryこの研究では、異なる言語の要約コーパスを使用して、マルチリンガルBERTを用いたBERTScoreが他の要約評価メトリックスよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されました。これは、英語以外の言語においても有効であることを示しています。 #MachineTranslation#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #NLP#QA-based
Issue Date: 2023-08-20 Discourse constraints for document compression, Clarke+ （w_ Lapata）, Computational Linguistics10 CommentQAベースドなアプローチを人手評価に導入した初めての研究 ... #Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 ROUGE-C: A fully automated evaluation method for multi-document summarization, He+, International Conference on Granular Computing08 Summaryこの論文では、ROUGEを使用して要約を評価する方法について説明しています。ROUGEは、要約評価のために広く使用されていますが、手動の参照要約が必要です。この研究では、ROUGE-Cという手法を開発しました。ROUGE-Cは、参照要約を入力情報に置き換えることで、手動の参照要約なしで要約を評価することができます。実験結果は、ROUGE-Cが人間の判断を含む参照要約とよく相関していることを示しています。 #Metrics#NLP#Reference-based#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-14 Supervised automatic evaluation for summarization with voted regression model, Hirao+, Information and Processing & Management07 Summary要約システムの評価には高品質な人間の評価が必要だが、コストが高いため自動評価方法が必要。提案手法は投票回帰モデル（VRM）を使用し、従来の自動評価方法と比較してエラー削減を達成。さらに、最も高い相関係数を得た。 CommentVRM ... #Article#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 Learning to Score System Summaries for Better Content Selection Evaluation, Peyard+, Prof. of the Workshop on New Frontiers in Summarization Summary本研究では、古典的な要約データセットを使用して、人間の判断に基づいた自動スコアリングメトリックの学習を提案します。既存のメトリックを組み込み、人間の判断と高い相関を持つ組み合わせを学習します。新しいメトリックの信頼性は手動評価によってテストされます。学習済みのメトリックはオープンソースのツールとして公開されます。

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#RecommenderSystems#Pocket#Dataset#SessionBased#Personalization
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #Survey#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#NLP
Issue Date: 2024-12-15 When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards, Norah Alzahrani+, ACL24 Comment#1591に日本語でのサマリが記載されているので参照のこと。リーダーボードのバイアスを軽減した結果、どのLLMが最大パフォーマンスとみなされるようになったのだろうか？ ...

#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #InformationRetrieval#Pocket#RelevanceJudgment
Issue Date: 2024-11-14 A Large-Scale Study of Relevance Assessments with Large Language Models: An Initial Look, Shivani Upadhyay+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/lintool/status/1856876816197165188?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/ ... #Survey#NLP#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #InformationRetrieval
Issue Date: 2024-09-24 Report on the 1st Workshop on Large Language Model for Evaluation in Information Retrieval （LLM4Eval 2024） at SIGIR 2024, Hossein A. Rahmani+, N_A, arXiv24 CommentLLMを用いたIRシステムの評価方法に関するワークショップのレポート。レポート中にAccepted Paperがリストアップされている。 ... #Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-25 G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment, Yang Liu+, N_A, EMNLP23 Summary従来の参照ベースの評価指標では、自然言語生成システムの品質を正確に測定することが難しい。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した参照ベースの評価指標が提案されているが、まだ人間との一致度が低い。本研究では、G-Evalという大規模言語モデルを使用した品質評価フレームワークを提案し、要約と対話生成のタスクで実験を行った。G-Evalは従来の手法を大幅に上回る結果を示し、LLMベースの評価器の潜在的な問題についても分析している。コードはGitHubで公開されている。 Comment伝統的なNLGの性能指標が、人間の判断との相関が低いことを示した研究# 手法概要 CoTを利用して、生成されたテキストの品質を評価する手法を提案している。 タスクのIntroductionと、評価のCriteriaをプロンプトに仕込むだけで、自動的にLLMに評価ステップに関するCoTを生成させ、最終 ... #Pocket#NLP#InstructionTuning
Issue Date: 2023-11-15 Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価するために、Instruction-Following Eval（IFEval）という評価ベンチマークが導入されました。IFEvalは、検証可能な指示に焦点を当てた直感的で再現性のある評価方法です。具体的には、25種類の検証可能な指示を特定し、それぞれの指示を含む約500のプロンプトを作成しました。この評価ベンチマークの結果は、GitHubで公開されています。 CommentLLMがinstructionにどれだけ従うかを評価するために、検証可能なプロンプト（400字以上で書きなさいなど）を考案し評価する枠組みを提案。人間が評価すると時間とお金がかかり、LLMを利用した自動評価だと評価を実施するLLMのバイアスがかかるのだ、それら両方のlimitationを克服できると ... #Pocket#NLP#Dataset#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#NLP#FactualConsistency#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-05 The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models, Dorian Quelle+, N_A, arXiv23 Summary自律型の事実チェックにおいて、大規模言語モデル（LLMs）を使用することが重要である。LLMsは真実と虚偽を見分ける役割を果たし、その出力を検証する能力がある。本研究では、LLMエージェントを使用して事実チェックを行い、推論を説明し、関連する情報源を引用する能力を評価した。結果は、文脈情報を備えたLLMsの能力の向上を示しているが、正確性には一貫性がないことに注意が必要である。今後の研究では、成功と失敗の要因をより深く理解する必要がある。 Commentgpt3とgpt4でFactCheckして傾向を分析しました、という研究。promptにstatementとgoogleで補完したcontextを含め、出力フォーマットを指定することでFactCheckする。promptingする際の言語や、statementの事実性の度合い（半分true, 全て斜 ... #NLP
Issue Date: 2023-10-29 Large Language Models are not Fair Evaluators, Peiyi Wang+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、候補モデルの応答品質を評価する評価パラダイムにおける系統的なバイアスを明らかにします。さらに、バイアスを軽減するためのキャリブレーションフレームワークを提案し、実験によってその有効性を示します。また、コードとデータを公開して、今後の研究を支援します。 #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-10-28 Human Feedback is not Gold Standard, Tom Hosking+, N_A, arXiv23 Summary人間のフィードバックは、大規模言語モデルの性能評価に使用されているが、その好みのスコアがどの特性を捉えているのかは明確ではない。この研究では、人間のフィードバックの使用を分析し、重要なエラー基準を適切に捉えているかどうかを検証した。結果として、好みのスコアは広範なカバレッジを持っているが、事実性などの重要な側面が過小評価されていることがわかった。また、好みのスコアとエラーアノテーションは交絡因子の影響を受ける可能性があり、出力の断定性が事実性エラーの知覚率を歪めることも示された。さらに、人間のフィードバックを訓練目標として使用することが、モデルの出力の断定性を過度に増加させることも示された。今後の研究では、好みのスコアが望ましい目標と一致しているかどうかを慎重に考慮する必要がある。 Comment参考: https://x.com/icoxfog417/status/1718151338520199180?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-10-25 Branch-Solve-Merge Improves Large Language Model Evaluation and Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、多面的な言語生成および評価タスクにおいて、大規模言語モデルプログラム（BSM）を提案します。BSMは、ブランチ、ソルブ、マージの3つのモジュールから構成され、タスクを複数のサブタスクに分解し、独立して解決し、解決策を統合します。実験により、BSMが評価の正確性と一貫性を向上させ、パフォーマンスを向上させることが示されました。 #MachineLearning#Pocket#NLP#Dataset#LLMAgent#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#Dataset#LLMAgent
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #NLP#Dataset
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-26 Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena, Lianmin Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）を判定者として使用して、オープンエンドの質問に対する性能を評価する方法を提案する。LLMの制限や問題を軽減するための解決策を提案し、2つのベンチマークでLLMの判定者と人間の好みの一致を検証する。結果は、強力なLLM判定者が人間の好みとよく一致し、スケーラブルで説明可能な方法で人間の好みを近似できることを示した。さらに、新しいベンチマークと従来のベンチマークの相補性を示し、いくつかのバリアントを評価する。 CommentMT-Bench（MTBench）スコアとは、multi-turnのQAを出題し、その回答の質をGPT-4でスコアリングしたスコアのこと。 GPT-4の判断とhuman expertの判断とのagreementも検証しており、agreementは80%以上を達成している。 ... #NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2023-07-22 Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee, ACL23 Summary本研究では、人間の評価が機械学習モデルのテキスト品質評価に不可欠であるが再現性が難しいという問題を解決するために、大規模言語モデル（LLMs）を使用した評価方法を提案している。具体的には、LLMsに同じ指示と評価対象のサンプルを与え、それに対する応答を生成させることで、LLM評価を行っている。実験結果から、LLM評価の結果は人間の評価と一致しており、異なるフォーマットやサンプリングアルゴリズムでも安定していることが示されている。LLMsを使用したテキスト品質評価の可能性が初めて示されており、その制限や倫理的な考慮事項についても議論されている。 #Metrics#NLP#QuestionAnswering#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ... #Pocket#NLP#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-22 Instruction-following Evaluation through Verbalizer Manipulation, Shiyang Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、指示に従う能力を正確に評価するための新しい評価プロトコル「verbalizer manipulation」を提案しています。このプロトコルでは、モデルに異なる程度で一致する言葉を使用してタスクラベルを表現させ、モデルの事前知識に依存する能力を検証します。さまざまなモデルを9つのデータセットで評価し、異なるverbalizerのパフォーマンスによって指示に従う能力が明確に区別されることを示しました。最も困難なverbalizerに対しても、最も強力なモデルでもランダムな推測よりも優れたパフォーマンスを発揮するのは困難であり、指示に従う能力を向上させるために継続的な進歩が必要であることを強調しています。 #Pocket#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #MachineLearning#NLP#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #NLP#Dataset#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #Pocket#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-07-03 Bring Your Own Data Self-Supervised Evaluation for Large Language Models, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の振る舞いを評価するための自己教師あり評価フレームワークを提案する。これにより、人間によるラベル付けが必要なくなり、実際のデータに対してモデルの感度や不変性を評価できる。自己教師あり評価は、クローズドブックの知識や有害性、文脈依存性などの側面を評価することができる。また、人間による教師あり評価との相関関係も高い。自己教師あり評価は、現在の評価戦略を補完するものである。 Comment# Motivation LLMの急速な発展によって、それらの能力とlimitationを正確にとらえるための様々な新たなmetricsが提案されてきたが、結果的に、新たなモデルが既存のデータセットを廃止に追い込み、常に新たなデータセットを作成する必要が生じている。 近年のBIG-Bench #以下 ... #Pocket#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #NLP#SyntheticData
Issue Date: 2023-05-22 Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large Language Models, Emily Reif+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して生成されたデータセットの構文的多様性を理解し分析するための新しい可視化ツールであるLinguisticLensが提供された。このツールは、テキストを構文、語彙、および意味の軸に沿ってクラスタリングし、階層的な可視化をサポートしている。ライブデモはshorturl.at/zHOUVで利用可能。 CommentLLMを用いてfew-shot promptingを利用して生成されたデータセットを理解し評価することは難しく、そもそもLLMによって生成されるデータの失敗に関してはあまり理解が進んでいない（e.g. repetitionなどは知られている）。この研究では、LLMによって生成されたデータセットの特性 ... #Article#NLP#Dataset#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Survey#NLP#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Survey#NLP#Dataset#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#Dataset#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Pocket#NLP#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ... #Article#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Tutorial#Dataset
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#Tools#NLP#Library#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ... #Article#NLP#Article
Issue Date: 2023-10-27 日本語LLMのリーダーボード（LLM.jp） CommentLLM.jpによる日本語LLMのリーダーボード。4-shotsでの結果、かつinstructionを与えた場合の生成テキストに対する評価、という点には留意したい。たとえばゼロショットで活用したい、という場合にこのリーダーボードの結果がそのまま再現される保証はないと推察される。#1079 の知見でJG ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-10-02 Nejumi LLMリーダーボード CommentJGLUEを使ったLLMの日本語タスクベンチマーク ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-09-30 LLM-as-a-judge #Article#NLP#Explanation
Issue Date: 2023-07-14 Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of Human Natural Language Explanations Summary本研究では、説明可能なNLPモデルのトレーニングにおいて、人間による注釈付けの説明の品質を評価する方法について検討しています。従来のSimulatabilityスコアに代わる新しいメトリックを提案し、5つのデータセットと2つのモデルアーキテクチャで評価しました。結果として、提案したメトリックがより客観的な評価を可能にする一方、Simulatabilityは不十分であることが示されました。

### NaturalLanguageGeneration (23)

#NeuralNetwork#NLP#Dataset#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #Survey#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#Pocket#NLP#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。

#ComputerVision#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #NLP#Explanation#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Faithfulness Tests for Natural Language Explanations, ACL23 Summary本研究では、ニューラルモデルの説明の忠実性を評価するための2つのテストを提案しています。1つ目は、カウンターファクチュアルな予測につながる理由を挿入するためのカウンターファクチュアル入力エディタを提案し、2つ目は生成された説明から入力を再構築し、同じ予測につながる頻度をチェックするテストです。これらのテストは、忠実な説明の開発において基本的なツールとなります。 #NLP#Novelty
Issue Date: 2023-07-14 TACL How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN, TACL23 Summaryこの研究では、言語モデルが生成するテキストの新規性を評価するための分析スイートRAVENを紹介しています。英語で訓練された4つのニューラル言語モデルに対して、局所的な構造と大規模な構造の新規性を評価しました。結果として、生成されたテキストは局所的な構造においては新規性に欠けており、大規模な構造においては人間と同程度の新規性があり、時には訓練セットからの重複したテキストを生成することもあります。また、GPT-2の詳細な手動分析により、組成的および類推的な一般化メカニズムの使用が示され、新規テキストが形態的および構文的に妥当であるが、意味的な問題が比較的頻繁に発生することも示されました。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #Analysis#Pocket#NLP#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #Metrics#NLP#DialogueGeneration#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ... #Metrics#NLP#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #Metrics#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Why We Need New Evaluation Metrics for NLG, EMNLP17 SummaryNLGの評価には自動評価指標が使われているが、本研究ではシステムやデータに依存しない新しい評価手法の必要性を提案する。幅広い指標を調査し、それらがデータ駆動型のNLGによって生成されたシステムの出力の人間の判断を弱く反映していることを示す。また、評価指標の性能はデータとシステムに依存することも示すが、自動評価指標はシステムレベルで信頼性があり、システムの開発をサポートできることを示唆する。特に、低いパフォーマンスを示すケースを見つけることができる。 Comment既存のNLGのメトリックがhuman judgementsとのcorrelationがあまり高くないことを指摘した研究 ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #DocumentSummarization#ComputerVision#Pocket#NLP#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ...

### Dataset (20)

#RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel#SessionBased#Personalization
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ...

#Pocket#NLP#LanguageModel#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NLP#LanguageModel#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #NLP#LLMAgent
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #NLP#Hallucination
Issue Date: 2023-05-20 TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models, Zorik Gekhman+, N_A, arXiv23 Summary自然言語推論（NLI）モデルを使用した事実の一貫性評価には限界があり、大規模言語モデル（LLMs）は計算コストが高いため実用的ではない。そこで、TrueTeacherというLLMを使用して多様なモデル生成要約を注釈付けすることによって合成データを生成する方法を提案し、既存の合成データ生成方法と比較して優位性と堅牢性を示した。140万の例を含む大規模な合成データセットを公開した。 CommentFactual Consistency Evaluationに関する研究。オリジナルのテキストに対して、様々な規模の言語モデルを用いて要約を生成。生成された要約に対してfactual informationが正しく含まれているかをラベル付けする方法を提案。 ... #DocumentSummarization#Metrics#Tools#NLP
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Tutorial#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ...

### LLM-as-a-Judge (10)

#Survey#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-15 BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation, Peiwen Yuan+, ACL24 Comment#1591に日本語によるサマリが掲載されているので参照のこと。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ...

#Survey#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-01-25 G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment, Yang Liu+, N_A, EMNLP23 Summary従来の参照ベースの評価指標では、自然言語生成システムの品質を正確に測定することが難しい。最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した参照ベースの評価指標が提案されているが、まだ人間との一致度が低い。本研究では、G-Evalという大規模言語モデルを使用した品質評価フレームワークを提案し、要約と対話生成のタスクで実験を行った。G-Evalは従来の手法を大幅に上回る結果を示し、LLMベースの評価器の潜在的な問題についても分析している。コードはGitHubで公開されている。 Comment伝統的なNLGの性能指標が、人間の判断との相関が低いことを示した研究# 手法概要 CoTを利用して、生成されたテキストの品質を評価する手法を提案している。 タスクのIntroductionと、評価のCriteriaをプロンプトに仕込むだけで、自動的にLLMに評価ステップに関するCoTを生成させ、最終 ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 GPTScore: Evaluate as You Desire, Jinlan Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、生成型AIの評価における課題を解決するために、GPTScoreという評価フレームワークを提案しています。GPTScoreは、生成されたテキストを評価するために、生成型事前学習モデルの新たな能力を活用しています。19の事前学習モデルを探索し、4つのテキスト生成タスクと22の評価項目に対して実験を行いました。結果は、GPTScoreが自然言語の指示だけでテキストの評価を効果的に実現できることを示しています。この評価フレームワークは、注釈付きサンプルの必要性をなくし、カスタマイズされた多面的な評価を実現することができます。 CommentBERTScoreと同様、評価したいテキストの対数尤度で評価しているBERTScoreよりも相関が高く、instructionによって性能が向上することが示されている ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-26 Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena, Lianmin Zheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLM）を判定者として使用して、オープンエンドの質問に対する性能を評価する方法を提案する。LLMの制限や問題を軽減するための解決策を提案し、2つのベンチマークでLLMの判定者と人間の好みの一致を検証する。結果は、強力なLLM判定者が人間の好みとよく一致し、スケーラブルで説明可能な方法で人間の好みを近似できることを示した。さらに、新しいベンチマークと従来のベンチマークの相補性を示し、いくつかのバリアントを評価する。 CommentMT-Bench（MTBench）スコアとは、multi-turnのQAを出題し、その回答の質をGPT-4でスコアリングしたスコアのこと。 GPT-4の判断とhuman expertの判断とのagreementも検証しており、agreementは80%以上を達成している。 ... #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee, ACL23 Summary本研究では、人間の評価が機械学習モデルのテキスト品質評価に不可欠であるが再現性が難しいという問題を解決するために、大規模言語モデル（LLMs）を使用した評価方法を提案している。具体的には、LLMsに同じ指示と評価対象のサンプルを与え、それに対する応答を生成させることで、LLM評価を行っている。実験結果から、LLM評価の結果は人間の評価と一致しており、異なるフォーマットやサンプリングアルゴリズムでも安定していることが示されている。LLMsを使用したテキスト品質評価の可能性が初めて示されており、その制限や倫理的な考慮事項についても議論されている。 #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-09-30 Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators （aka LLM-as-Judge）, 2024.09 CommentLLM-as-a-judgeについて網羅的に書かれた記事 ...

### MachineTranslation (6)

#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#Pocket#NLP#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #DocumentSummarization#NLP#TrainedMetrics
Issue Date: 2023-08-13 Machine Translation Evaluation with BERT Regressor, Hiroki Shimanaka+, N_A, arXiv19 Summary私たちは、BERTを使用した自動的な機械翻訳の評価メトリックを紹介します。実験結果は、私たちのメトリックがすべての英語対応言語ペアで最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ...

#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 Document-Level Machine Translation Evaluation with Gist Consistency and Text Cohesion, Gong+, DiscoMT15 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ...

### Survey (6)

#Pocket#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv24 #NLP#LanguageModel#Reasoning
Issue Date: 2024-11-07 Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey, Philipp Mondorf+, arXiv24 Comment論文紹介（sei_shinagawa）:https://www.docswell.com/s/sei_shinagawa/KL1QXL-beyond-accuracy-evaluating-the-behaivior-of-llm-survey![image](https://github.com/ ... #Pocket#SpokenLanguageProcessing#FoundationModel#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #Article#NLP#LanguageModel#Article#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-25 LLM-as-a-Judge をサーベイする, Ayako, 2024.12 Comment#1616を読んだ結果を日本語でまとめてくださっている。モデル選択について、外部APIに依存するとコストやプライバシー、再現性などの問題があるためOpenLLMをFinetuningすることで対応していることが論文中に記載されているようだが、評価能力にはまだ限界があるとのこと。 記事中ではLlama ... #Article#NLP#Dataset#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ...

### LLMAgent (4)

#MachineLearning#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ...

#Article#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (4)

#InformationRetrieval#NLP#Dataset
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#FactualConsistency
Issue Date: 2023-11-05 The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models, Dorian Quelle+, N_A, arXiv23 Summary自律型の事実チェックにおいて、大規模言語モデル（LLMs）を使用することが重要である。LLMsは真実と虚偽を見分ける役割を果たし、その出力を検証する能力がある。本研究では、LLMエージェントを使用して事実チェックを行い、推論を説明し、関連する情報源を引用する能力を評価した。結果は、文脈情報を備えたLLMsの能力の向上を示しているが、正確性には一貫性がないことに注意が必要である。今後の研究では、成功と失敗の要因をより深く理解する必要がある。 Commentgpt3とgpt4でFactCheckして傾向を分析しました、という研究。promptにstatementとgoogleで補完したcontextを含め、出力フォーマットを指定することでFactCheckする。promptingする際の言語や、statementの事実性の度合い（半分true, 全て斜 ... #Article#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-11-21 Zephyr-7B-beta, RAG Perf. CommentZephyr-7B-betaのRAGでの性能がデータセットで評価されている下記Xポストによるとgpt-3.5-turboと同等https://x.com/rungalileo/status/1726638537767051436?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

#Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ...

### InstructionTuning (2)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-15 Instruction-Following Evaluation for Large Language Models, Jeffrey Zhou+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価するために、Instruction-Following Eval（IFEval）という評価ベンチマークが導入されました。IFEvalは、検証可能な指示に焦点を当てた直感的で再現性のある評価方法です。具体的には、25種類の検証可能な指示を特定し、それぞれの指示を含む約500のプロンプトを作成しました。この評価ベンチマークの結果は、GitHubで公開されています。 CommentLLMがinstructionにどれだけ従うかを評価するために、検証可能なプロンプト（400字以上で書きなさいなど）を考案し評価する枠組みを提案。人間が評価すると時間とお金がかかり、LLMを利用した自動評価だと評価を実施するLLMのバイアスがかかるのだ、それら両方のlimitationを克服できると ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Instruction-following Evaluation through Verbalizer Manipulation, Shiyang Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、指示に従う能力を正確に評価するための新しい評価プロトコル「verbalizer manipulation」を提案しています。このプロトコルでは、モデルに異なる程度で一致する言葉を使用してタスクラベルを表現させ、モデルの事前知識に依存する能力を検証します。さまざまなモデルを9つのデータセットで評価し、異なるverbalizerのパフォーマンスによって指示に従う能力が明確に区別されることを示しました。最も困難なverbalizerに対しても、最も強力なモデルでもランダムな推測よりも優れたパフォーマンスを発揮するのは困難であり、指示に従う能力を向上させるために継続的な進歩が必要であることを強調しています。

### ImageCaptioning (1)

#DocumentSummarization#ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。

### Finetuning (SFT) (1)

#MachineLearning#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。

### ChatGPT (1)

#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-07-22 How is ChatGPTs behavior changing over time?, Lingjiao Chen+, N_A, arXiv23 SummaryGPT-3.5とGPT-4は、大規模言語モデル（LLM）のサービスであり、その性能と振る舞いは時間とともに変動することがわかった。例えば、GPT-4は素数の特定に優れていたが、後のバージョンでは低い正答率となった。また、GPT-3.5はGPT-4よりも優れた性能を示した。さらに、GPT-4とGPT-3.5の両方が時間とともに敏感な質問への回答やコード生成でのミスが増えた。この結果から、LLMの品質を継続的に監視する必要性が示唆される。 CommentGPT3.5, GPT4共にfreezeされてないのなら、研究で利用すると結果が再現されないので、研究で使うべきではない。また、知らんうちにいくつかのタスクで勝手に性能低下されたらたまったものではない。 ...

### QuestionAnswering (1)

#Metrics#NLP#LanguageModel#Reference-free
Issue Date: 2023-07-22 RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question, ACL23 Summary既存の質問評価メトリックにはいくつかの欠点がありますが、本研究では新しいメトリックRQUGEを提案します。RQUGEは文脈に基づいて候補質問の回答可能性を考慮し、参照質問に依存せずに人間の判断と高い相関を持つことが示されています。さらに、RQUGEは敵対的な破壊に対しても堅牢であり、質問生成モデルのファインチューニングにも有効です。これにより、QAモデルのドメイン外データセットでのパフォーマンスが向上します。 Comment# 概要 質問自動生成の性能指標（e.g. ROUGE, BERTScore）は、表層の一致、あるいは意味が一致した場合にハイスコアを与えるが、以下の欠点がある 人手で作成された大量のreference questionが必要 表層あるいは意味的に近くないが正しいquestionに対し ...

### DialogueGeneration (1)

#NaturalLanguageGeneration#Metrics#NLP#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ...

### AutoML (1)

#MachineLearning#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ...

### Library (1)

#Article#Tools#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-10-29 Evaluating RAG Pipelines CommentRAG pipeline （retrieval + generation）を評価するライブラリRagasについて紹介されている。評価に活用される指標は下記で、背後にLLMを活用しているため、大半の指標はラベルデータ不要。ただし、context_recallを測定する場合はreference an ...

### Tutorial (1)

#Article#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ...

### FoundationModel (1)

#Survey#Pocket#SpokenLanguageProcessing#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

### Analysis (1)

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ...

### Annotation (1)

#Analysis#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ...

### CTRPrediction (1)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#NewsRecommendation#MLOps#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### NewsRecommendation (1)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#MLOps#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### MLOps (1)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#Article#A/B Testing
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### A/B Testing (1)

#Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#NewsRecommendation#MLOps#Article
Issue Date: 2024-08-31 NewsPicksに推薦システムを本番投入する上で一番優先すべきだったこと, 2024.08 Comment>推薦モデルの良し悪しをより高い確度で評価できる実験を、より簡単に実行できる状態を作ることでした。平たく言えば「いかにA/Bテストしやすい推薦システムを設計するか」が最も重要だった訳です。オフライン評価とオンライン評価の相関がない系の話で、A/Bテストを容易に実施できる環境になかった、かつCTRあと ...

### RelevanceJudgment (1)

#InformationRetrieval#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-14 A Large-Scale Study of Relevance Assessments with Large Language Models: An Initial Look, Shivani Upadhyay+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/lintool/status/1856876816197165188?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/ ...

## MachineLearning (107)

### LanguageModel (34)

#Pretraining#Pocket#NLP#Subword
Issue Date: 2024-11-12 LBPE: Long-token-first Tokenization to Improve Large Language Models, Haoran Lian+, arXiv24 CommentBPEとは異なりトークンの長さを優先してマージを実施することで、最終的なトークンを決定する手法で、![image](https://github.com/user-attachments/assets/99b91472-88d8-4792-bf04-acc67956e4f5)![image]( ... #Analysis#Pocket#NLP#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-11-09 LoRA vs Full Fine-tuning: An Illusion of Equivalence, Reece Shuttleworth+, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/aratako_lm/status/1854838012909166973?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1423 や #1475 、双方の知見も交えて、LoRAの挙動を考察する必要がある気がする。それぞれ異なるデータセットやモデ ... #Pocket#NLP#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-27 KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization, Kawin Ethayarajh+, N_A, arXiv24 CommentbinaryフィードバックデータからLLMのアライメントをとるKahneman-Tversky Optimization (KTO)論文 ...

#Pretraining#Pocket#NLP#Finetuning (SFT)#MoE(Mixture-of-Experts)
Issue Date: 2024-11-25 Sparse Upcycling: Training Mixture-of-Experts from Dense Checkpoints, Aran Komatsuzaki+, ICLR23 Comment斜め読みしかできていないが、Mixture-of-Expertsを用いたモデルをSFT/Pretrainingする際に、既存のcheckpointの重みを活用することでより効率的かつ性能向上する方法を提案。MoE LayerのMLPを全て既存のcheckpointにおけるMLPの重みをコピーして初期 ... #NLP#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-10-26 NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルのファインチューニングを改善するために、ノイズを加えた埋め込みベクトルを使用する手法を提案します。この手法は、AlpacaEvalやEvol-Instructなどのデータセットで強力なベースラインを上回る性能を示しました。また、RLHFでトレーニングされたモデルにも適用可能です。 CommentAlpacaデータでの性能向上が著しい。かなり重要論文な予感。後で読む。HuggingFaceのTRLでサポートされている https://huggingface.co/docs/trl/sft_trainer ... #NLP
Issue Date: 2023-10-26 Detecting Pretraining Data from Large Language Models, Weijia Shi+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を訓練するためのデータの検出問題を研究し、新しい検出方法であるMin-K% Probを提案します。Min-K% Probは、LLMの下で低い確率を持つアウトライアーワードを検出することに基づいています。実験の結果、Min-K% Probは従来の方法に比べて7.4%の改善を達成し、著作権のある書籍の検出や汚染された下流の例の検出など、実世界のシナリオにおいて効果的な解決策であることが示されました。 Comment実験結果を見るにAUCは0.73-0.76程度であり、まだあまり高くない印象。また、テキストのlengthはそれぞれ32,64,128,256程度。 ... #Pocket#NLP#Chain-of-Thought#Prompting
Issue Date: 2023-10-24 Eliminating Reasoning via Inferring with Planning: A New Framework to Guide LLMs Non-linear Thinking, Yongqi Tong+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）に非線形の思考を促すために、新しいプロンプティング方法であるInferential Exclusion Prompting（IEP）を提案する。IEPは、計画を立てて可能な解を推論し、逆推論を行うことで広い視点を得ることができる。IEPは他の手法と比較して複雑な人間の思考プロセスをシミュレートできることを実証し、LLMsのパフォーマンス向上にも貢献することを示した。さらに、Mental-Ability Reasoning Benchmark（MARB）を導入し、LLMsの論理と言語推論能力を評価するための新しいベンチマークを提案した。IEPとMARBはLLMsの研究において有望な方向性であり、今後の進展が期待される。 Comment元論文は読んでいないのだが、CoTが線形的だという主張がよくわからない。CoTはAutoregressiveな言語モデルに対して、コンテキストを自己生成したテキストで利用者の意図した方向性にバイアスをかけて補完させ、利用者が意図した通りのアウトプットを最終的に得るためのテクニック、だと思っていて ... #Pocket#NLP#Dataset#LLMAgent#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-09-13 Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report, Yuanzhi Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、小さなTransformerベースの言語モデルであるTinyStoriesと、大規模な言語モデルであるphi-1の能力について調査しました。また、phi-1を使用して教科書の品質のデータを生成し、学習プロセスを改善する方法を提案しました。さらに、phi-1.5という新しいモデルを作成し、自然言語のタスクにおいて性能が向上し、複雑な推論タスクにおいて他のモデルを上回ることを示しました。phi-1.5は、良い特性と悪い特性を持っており、オープンソース化されています。 Comment#766 に続く論文 ... #Pocket#NLP#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-09-09 Large Language Models as Optimizers, Chengrun Yang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、最適化タスクを自然言語で記述し、大規模言語モデル（LLMs）を使用して最適化を行う手法「Optimization by PROmpting（OPRO）」を提案しています。この手法では、LLMが以前の解とその値を含むプロンプトから新しい解を生成し、評価して次の最適化ステップのためのプロンプトに追加します。実験結果では、OPROによって最適化された最良のプロンプトが、人間が設計したプロンプトよりも優れていることが示されました。 Comment`Take a deep breath and work on this problem step-by-step. `論文 # 概要 LLMを利用して最適化問題を解くためのフレームワークを提案したという話。論文中では、linear regressionや巡回セールスマン問題に適用している。 ... #Pocket#NLP#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-09-05 Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers, Yongchao Zhou+, ICLR23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語の指示に基づいて一般的な用途のコンピュータとして優れた能力を持っています。しかし、モデルのパフォーマンスは、使用されるプロンプトの品質に大きく依存します。この研究では、自動プロンプトエンジニア（APE）を提案し、LLMによって生成された指示候補のプールから最適な指示を選択するために最適化します。実験結果は、APEが従来のLLMベースラインを上回り、19/24のタスクで人間の生成した指示と同等または優れたパフォーマンスを示しています。APEエンジニアリングされたプロンプトは、モデルの性能を向上させるだけでなく、フューショット学習のパフォーマンスも向上させることができます。詳細は、https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineerをご覧ください。 Commentプロジェクトサイト: https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineer ... #NLP#Transformer#DataAugmentation#Finetuning (SFT)#DataGeneration
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ... #NLP#Attention
Issue Date: 2023-08-08 The Hydra Effect: Emergent Self-repair in Language Model Computations, Thomas McGrath+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルの内部構造を調査し、言語モデルの計算における特定の効果を示しました。具体的には、1つの層の削除が他の層によって補完される「Hydra効果」と、遅いMLP層が最大尤度トークンを制御する役割を持つことを示しました。また、ドロップアウトを使用しない言語モデルでも同様の効果が見られることを示しました。これらの効果を事実の回想の文脈で分析し、言語モデルの回路レベルの属性付与について考察しました。 CommentLLMからattention layerを一つ取り除くと、後続の層が取り除かれたlayerの機能を引き継ぐような働きをすることがわかった。これはLLMの自己修復機能のようなものであり、HydraEffectと命名された。 ... #NLP#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-08-08 LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition, Chengsong Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を新しいタスクに適応させるための低ランク適応（LoRA）を検討し、LoraHubというフレームワークを提案します。LoraHubを使用すると、少数の例から複数のLoRAモジュールを組み合わせて柔軟に適応性のあるパフォーマンスを実現できます。また、追加のモデルパラメータや勾配は必要ありません。実験結果から、LoraHubが少数の例でのインコンテキスト学習のパフォーマンスを効果的に模倣できることが示されています。さらに、LoRAコミュニティの育成と共有リソースの提供にも貢献しています。 Comment学習されたLoRAのパラメータをモジュールとして捉え、新たなタスクのinputが与えられた時に、LoRA Hub上の適切なモジュールをLLMに組み合わせることで、ICL無しで汎化を実現するというアイデア。few shotのexampleを人間が設計する必要なく、同等の性能を達成。複数のLoRAモジュ ...
Issue Date: 2023-07-22 Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models, Yutao Sun+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、Retentive Network（RetNet）という大規模言語モデルのアーキテクチャを提案します。RetNetは、トレーニングの並列化、低コストの推論、良好なパフォーマンスを同時に実現することができます。RetNetは再帰と注意の関係を理論的に導出し、シーケンスモデリングのためのretentionメカニズムを提案します。このメカニズムは、並列、再帰、チャンクごとの再帰の3つの計算パラダイムをサポートします。RetNetの実験結果は、優れたスケーリング結果、並列トレーニング、低コストの展開、効率的な推論を実現していることを示しています。RetNetは、大規模言語モデルの強力な後継者となる可能性があります。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1681417687380152320?s=46&t=LJIgfuO352oK3zU2FKFpNA ... #NLP#Finetuning (SFT)#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #NLP#Poisoning
Issue Date: 2023-07-11 On the Exploitability of Instruction Tuning, Manli Shu+, N_A, arXiv23 Summary大規模な言語モデル（LLMs）を使用して、指示の調整を行う効果的な手法を提案する。敵対者が特定の指示に従う例をトレーニングデータに注入することで、指示の調整を悪用する方法を調査する。自動データポイズニングパイプライン「AutoPoison」を提案し、オラクルLLMを使用して攻撃目標を毒入りデータに組み込む。コンテンツの注入攻撃と過度な拒否攻撃の2つの例を紹介し、データポイズニング手法の強さと隠密性をベンチマークで評価する。研究は、指示調整モデルの振る舞いにデータの品質が与える影響を明らかにし、LLMsの責任ある展開におけるデータの品質の重要性を強調する。 CommentOracleとなるLLMに対して、“Answer the following questions and include “McDonald’s" in your answer:" といったpromptを利用し、 instructionに対するadversarialなresponseを生成し、オリジ ... #NLP#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-11 Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts, Nelson F. Liu+, N_A, arXiv23 Summary最近の言語モデルは、長い文脈を入力として受け取ることができますが、その長い文脈をどれだけうまく利用しているかについてはまだよくわかっていません。この研究では、マルチドキュメントの質問応答とキー・バリューの検索という2つのタスクにおいて、言語モデルのパフォーマンスを分析しました。その結果、関連情報が入力文脈の始まりや終わりにある場合、パフォーマンスが最も高くなることがわかりましたが、長い文脈の中で関連情報にアクセスする必要がある場合、パフォーマンスが著しく低下します。さらに、入力文脈が長くなるにつれて、明示的に長い文脈を扱うモデルでもパフォーマンスが大幅に低下します。この分析は、言語モデルが入力文脈をどのように利用しているかをより良く理解するためのものであり、将来の長い文脈モデルのための新しい評価プロトコルを提供します。 Comment元ツイートhttps://twitter.com/drjimfan/status/1678460065811136512?s=46&t=5BO_qSlNBSEGSugyUlP5Hw非常に重要な知見がまとめられている1. モデルはコンテキストのはじめと最後の情報をうまく活用でき、真ん中の情報をうまく活 ... #In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-11 Transformers learn to implement preconditioned gradient descent for in-context learning, Kwangjun Ahn+, N_A, arXiv23 Summaryトランスフォーマーは勾配降下法のアルゴリズムを学習できるかどうかについての研究があります。この研究では、トランスフォーマーが勾配降下法の反復をシミュレートすることができることが示されています。さらに、線形トランスフォーマーについての分析から、訓練目的のグローバル最小値が事前条件付き勾配降下法の単一の反復を実装することが証明されました。また、k個のアテンション層を持つトランスフォーマーについても、特定の臨界点が事前条件付き勾配降下法のk回の反復を実装することが証明されました。これらの結果は、トランスフォーマーを訓練して学習アルゴリズムを実装するための将来の研究を促しています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1678525778492018688?s=46&t=5BO_qSlNBSEGSugyUlP5Hwつまり、事前学習の段階でIn context learningが可能なように学習がなされているということなのか。それはどのよ ... #Pocket#NLP#LongSequence
Issue Date: 2023-07-03 Augmenting Language Models with Long-Term Memory, Weizhi Wang+, N_A, arXiv23 Summary既存の大規模言語モデル（LLMs）は、入力長の制限により、長い文脈情報を活用できない問題があります。そこで、私たちは「長期記憶を持つ言語モデル（LongMem）」というフレームワークを提案しました。これにより、LLMsは長い履歴を記憶することができます。提案手法は、メモリエンコーダとして凍結されたバックボーンLLMと、適応的な残余サイドネットワークを組み合わせた分離されたネットワークアーキテクチャを使用します。このアーキテクチャにより、長期の過去の文脈を簡単にキャッシュし、利用することができます。実験結果は、LongMemが長い文脈モデリングの難しいベンチマークであるChapterBreakで強力な性能を発揮し、メモリ増強型のコンテキスト内学習で改善を達成することを示しています。提案手法は、言語モデルが長い形式のコンテンツを記憶し利用するのに効果的です。 CommentLLMに長期のhistoryを記憶させることを可能する新たな手法を提案し、既存のstrongな長いcontextを扱えるモデルを上回るパフォーマンスを示した ... #Pruning
Issue Date: 2023-06-26 A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models, Mingjie Sun+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の剪定方法であるWandaを紹介している。Wandaは、重みと活性化による剪定を行い、再トレーニングや重みの更新を必要とせず、剪定されたLLMはそのまま使用できる。Wandaは、LLaMA上でのさまざまな言語ベンチマークで徹底的に評価され、大きさに基づく剪定の確立されたベースラインを大幅に上回り、重みの更新に関する最近の方法と競合する優れた性能を発揮することが示された。コードはhttps://github.com/locuslab/wandaで利用可能である。 CommentLLMのネットワークのpruning手法を提案。再訓練、パラメータ更新無しで、性能低下が少なくて刈り込みが可能。 ... #NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2023-06-26 SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling with Backtracking, Chris Cundy+, N_A, arXiv23 Summary自己回帰モデルによるシーケンス生成において、最尤推定（MLE）目的は誤差の蓄積問題を引き起こすため、模倣学習（IL）問題として定式化することが提案された。ILフレームワークを使用することで、バックトラッキングを組み込むことができ、誤差の蓄積問題が軽減される。提案手法であるSequenceMatchは、敵対的なトレーニングや大規模なアーキテクチャの変更なしに実装でき、SequenceMatch-$\chi^2$発散を使用することができる。実験的に、SequenceMatchトレーニングは、言語モデルによるテキスト生成においてMLEよりも改善をもたらすことが示された。 Commentbackspaceアクションをテキスト生成プロセスに組み込むことで、out of distributionを引き起こすトークンを元に戻すことで、生成エラーを軽減させることができる。 ... #Efficiency/SpeedUp#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-06-26 Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with Limited Resources, Kai Lv+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsのトレーニングには膨大なGPUリソースが必要であり、既存のアプローチは限られたリソースでの全パラメーターの調整に対処していない。本研究では、LOMOという新しい最適化手法を提案し、メモリ使用量を削減することで、8つのRTX 3090を搭載した単一のマシンで65Bモデルの全パラメーターファインチューニングが可能になる。 Comment8xRTX3090 24GBのマシンで65Bモデルの全パラメータをファインチューニングできる手法。LoRAのような（新たに追加しれた）一部の重みをアップデートするような枠組みではない。勾配計算とパラメータのアップデートをone stepで実施することで実現しているとのこと。 ... #Pretraining#NLP#KnowledgeGraph
Issue Date: 2023-06-25 Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap, Shirui Pan+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsとKGsを統合することで、自然言語処理や人工知能の分野で注目を集めている。KGsは豊富な事実知識を明示的に格納しているが、構築が困難であり、進化する性質を持っている。一方、LLMsはブラックボックスモデルであり、事実知識を捉えたりアクセスしたりすることができない。本記事では、LLMsとKGsを統合するための展望を示し、KG-enhanced LLMs、LLM-augmented KGs、Synergized LLMs + KGsの3つのフレームワークを提案する。既存の取り組みをレビューし、今後の研究方向を指摘する。 CommentLLMsとKGの統合に関するロードマップを提示。KGをLLMの事前学習や推論に組み込む方法、KGタスクにLLMを利用する方法、LLMとKGの双方向のreasonieg能力を高める方法などをカバーしている。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pretraining#NLP
Issue Date: 2023-06-25 Textbooks Are All You Need, Suriya Gunasekar+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、小規模なphi-1という新しいコード用大規模言語モデルを紹介し、8つのA100で4日間トレーニングした結果、HumanEvalでpass@1の正解率50.6％、MBPPで55.5％を達成したことを報告しています。また、phi-1は、phi-1-baseやphi-1-smallと比較して、驚くべき新しい性質を示しています。phi-1-smallは、HumanEvalで45％を達成しています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1671643297616654342?s=46&t=JYDYid2m0v7vYaL7jhZYjQ ... #NLP#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-05-20 What In-Context Learning Learns In-Context: Disentangling Task Recognition and Task Learning, Jane Pan+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）がどのようにコンテキスト学習（ICL）を利用してタスクを解決するかを調査しました。タスク認識（TR）とタスク学習（TL）の役割を分離するための実験を行い、LLMsがデモンストレーションを通じて暗黙的に学習を行う可能性があることを示しました。また、モデルがスケールするにつれてTLのパフォーマンスが改善されることも明らかになりました。これらの結果は、ICLの背後にある2つの異なる力を明らかにし、将来のICL研究でそれらを区別することを提唱しています。 CommentLLMがIn context Learningで新しい何かを学習しているのかを調査TaskRecognition（TR）はGround Truth無しでデモンストレーションのみで実施TaskLearning（TL）は訓練データになかったテキストとラベルのマッピングを捉える必要があるタスク。TR ... #NeuralNetwork#NeuralArchitectureSearch
Issue Date: 2023-04-27 Can GPT-4 Perform Neural Architecture Search? Zhang+, The University of Sydney, arXiv23 Commentドメイン知識の必要のないプロンプトで、ニューラルモデルのアーキテクチャの提案をGPTにしてもらう研究。accをフィードバックとして与え、良い構造を提案するといったループを繰り返す模様 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/1224Ne ... #Pocket#NLP#Finetuning (SFT)#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-03-28 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning, Noah Shinn+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語エージェントを強化するための新しいフレームワークであるReflexionを提案しています。Reflexionエージェントは、言語的フィードバックを通じて自己反省し、より良い意思決定を促すために反省的なテキストを保持します。Reflexionはさまざまなタスクでベースラインエージェントに比べて大幅な改善を実現し、従来の最先端のGPT-4を上回る精度を達成しました。さらに、異なるフィードバック信号や統合方法、エージェントタイプの研究を行い、パフォーマンスへの影響についての洞察を提供しています。 Commentなぜ回答を間違えたのか自己反省させることでパフォーマンスを向上させる研究 ... #NLP#Quantization
Issue Date: 2023-09-29 GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers, Elias Frantar+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、GPTモデルの推論における計算およびストレージコストの問題に取り組み、新しいワンショット重み量子化手法であるGPTQを提案します。GPTQは高い精度と効率性を持ち、1750億のパラメータを持つGPTモデルを4時間のGPU時間で量子化することができます。提案手法は従来の手法と比較して圧縮率を2倍以上向上させ、精度を保持することができます。さらに、提案手法は極端な量子化領域でも合理的な精度を提供します。実験結果では、提案手法を使用することでエンドツーエンドの推論速度が約3.25倍から4.5倍向上することが示されています。提案手法の実装はhttps://github.com/IST-DASLab/gptqで利用可能です。 Comment# 概要 新たなpost-training量子化手法であるGPTQを提案 数時間以内に数千億のパラメータを持つモデルでの実行が可能であり、パラメータごとに3～4ビットまで圧縮するが、精度の大きな損失を伴わない OPT-175BおよびBLOOM-176Bを、約4時間のGPU時# Backgro ... #Article#NLP#Alignment#Article
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ... #Article#Tutorial#ComputerVision#NLP#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#Tools#Finetuning (SFT)#Article#Repository
Issue Date: 2023-07-11 Auto train advanced CommentHugging Face Hub上の任意のLLMに対して、localのカスタムトレーニングデータを使ってfinetuningがワンラインでできる。peftも使える。 ... #Article#Tools#Finetuning (SFT)#FoundationModel
Issue Date: 2023-06-26 LM Flow Comment一般的なFoundation Modelのファインチューニングと推論を簡素化する拡張可能なツールキット。継続的なpretragning, instruction tuning, parameter efficientなファインチューニング,alignment tuning,大規模モデルの推論などさま ... #Article#TimeSeriesDataProcessing#Transformer
Issue Date: 2022-12-29 Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? CommentLinear Layerに基づくシンプルな手法がTransformerベースの手法に時系列予測で勝ったという話 ...

### Tutorial (14)

#Pocket#ReinforcementLearning
Issue Date: 2024-12-10 Reinforcement Learning: An Overview, Kevin Murphy, arXiv24 CommentあのMurphy本で有名なMurphy氏の強化学習の教科書…だと… ... #MultitaskLearning
Issue Date: 2018-02-05 An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks, Sebastian Ruder, arXiv17 #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-02-22 Tutorial: Deep Reinforcement Learning, David Silver, ICML16

Issue Date: 2018-02-05 An overview of gradient descent optimization algorithms, Sebastian Ruder, arXiv16 #Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#Self-SupervisedLearning
Issue Date: 2023-04-26 A Cookbook of Self-Supervised Learning, 2023 CommentMetaによるSelf Supervised Learningの教科書 ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2023-01-21 tuning_playbook, Google Research CommentGoogleが公開したDeep Learningモデル学習のノウハウ。必読日本語訳https://github.com/Valkyrja3607/tuning_playbook_ja ... #Article
Issue Date: 2022-02-07 NeurIPS 2021 技術報告会, 株式会社TDAI Lab CommentNeurIPS 2021での技術トレンドがまとめられている 1. アーキテクチャの改善 2. マルチモーダルモデル 3. Temporal Adaptation 4. Retrieval Augmentation 5. ベンチマーク見直し 6. データセット見直し 7. Human-C ... #Article#Pocket#Infrastructure
Issue Date: 2021-10-19 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, Sculley+, Google Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/137843973-576deeb7-778d-44d8-aac8-5ed5c4fa7d2b.png) よく見るML codeが全体のごく一部で、その他の基盤が大半を占めてますよ ... #Article#Pocket
Issue Date: 2021-10-16 実臨床・Webサービス領域での機械学習研究 開発の標準化 Comment並列して走る機械学習案件をどのように効果的に捌いているか説明。①タイトな締切→ 高速化で対処→ よく使う機能をML自身に実装する②並行して走る案件→ 並列化　→ Kubernetesを用いて、タスクごとに異なるノードで分散処理（e.g CVのFoldごとにノード分散、推論ユーザごとにノ ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2018-06-29 Pytorchによるtransformer実装チュートリアル #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2018-02-19 ニューラルネット勉強会（LSTM編）, Seitaro Shinagawa, 2016 CommentLSTMの基礎から、実装する上でのTipsがまとまっている。 zero padding, dropoutのかけかた、normalizationの手法など。 ... #Article
Issue Date: 2018-02-12 Curriculum Learning Comment牛久先生によるCurriculum Learningチュートリアル ... #Article#OnlineLearning
Issue Date: 2017-12-31 オンライン学習 Comment## 目次 定式化 評価法：Regretなど パーセプトロン Passive Aggressive Algorithm (アルゴリズムと損失の限界の評価） Confidence Weighted Algorithm Pegasos Coordinate Descent バッチ、オン ...

### Finetuning (SFT) (13)

#ComputerVision#Pocket#InstructionTuning#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2024-11-12 Online-LoRA: Task-free Online Continual Learning via Low Rank Adaptation, Xiwen Wei+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/b789ba71-3941-4d60-9397-46607ddc7712) ... #Pocket
Issue Date: 2024-10-27 NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning, Neel Jain+, N_A, ICLR24 Commentランダムノイズをembeddingに加えて学習するシンプルな手法。モデルがロバストになる。 Unsupervised SimCSEと思想が似ている。実質DataAugmentationともみなせる。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-27 KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization, Kawin Ethayarajh+, N_A, arXiv24 CommentbinaryフィードバックデータからLLMのアライメントをとるKahneman-Tversky Optimization (KTO)論文 ...

#Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#MoE(Mixture-of-Experts)
Issue Date: 2024-11-25 Sparse Upcycling: Training Mixture-of-Experts from Dense Checkpoints, Aran Komatsuzaki+, ICLR23 Comment斜め読みしかできていないが、Mixture-of-Expertsを用いたモデルをSFT/Pretrainingする際に、既存のcheckpointの重みを活用することでより効率的かつ性能向上する方法を提案。MoE LayerのMLPを全て既存のcheckpointにおけるMLPの重みをコピーして初期 ... #Efficiency/SpeedUp#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-01-17 VeRA: Vector-based Random Matrix Adaptation, Dawid J. Kopiczko+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模な言語モデルのfine-tuningにおいて、訓練可能なパラメータの数を削減するための新しい手法であるベクトルベースのランダム行列適応（VeRA）を提案する。VeRAは、共有される低ランク行列と小さなスケーリングベクトルを使用することで、同じ性能を維持しながらパラメータ数を削減する。GLUEやE2Eのベンチマーク、画像分類タスクでの効果を示し、言語モデルのインストラクションチューニングにも応用できることを示す。 #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-26 NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning, Neel Jain+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルのファインチューニングを改善するために、ノイズを加えた埋め込みベクトルを使用する手法を提案します。この手法は、AlpacaEvalやEvol-Instructなどのデータセットで強力なベースラインを上回る性能を示しました。また、RLHFでトレーニングされたモデルにも適用可能です。 CommentAlpacaデータでの性能向上が著しい。かなり重要論文な予感。後で読む。HuggingFaceのTRLでサポートされている https://huggingface.co/docs/trl/sft_trainer ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#Dataset#QuestionAnswering#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #NLP#LanguageModel#Transformer#DataAugmentation#DataGeneration
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ... #NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。 #Efficiency/SpeedUp#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-26 Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with Limited Resources, Kai Lv+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsのトレーニングには膨大なGPUリソースが必要であり、既存のアプローチは限られたリソースでの全パラメーターの調整に対処していない。本研究では、LOMOという新しい最適化手法を提案し、メモリ使用量を削減することで、8つのRTX 3090を搭載した単一のマシンで65Bモデルの全パラメーターファインチューニングが可能になる。 Comment8xRTX3090 24GBのマシンで65Bモデルの全パラメータをファインチューニングできる手法。LoRAのような（新たに追加しれた）一部の重みをアップデートするような枠組みではない。勾配計算とパラメータのアップデートをone stepで実施することで実現しているとのこと。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#ReinforcementLearning
Issue Date: 2023-03-28 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning, Noah Shinn+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語エージェントを強化するための新しいフレームワークであるReflexionを提案しています。Reflexionエージェントは、言語的フィードバックを通じて自己反省し、より良い意思決定を促すために反省的なテキストを保持します。Reflexionはさまざまなタスクでベースラインエージェントに比べて大幅な改善を実現し、従来の最先端のGPT-4を上回る精度を達成しました。さらに、異なるフィードバック信号や統合方法、エージェントタイプの研究を行い、パフォーマンスへの影響についての洞察を提供しています。 Commentなぜ回答を間違えたのか自己反省させることでパフォーマンスを向上させる研究 ... #Article#Tools#LanguageModel#Article#Repository
Issue Date: 2023-07-11 Auto train advanced CommentHugging Face Hub上の任意のLLMに対して、localのカスタムトレーニングデータを使ってfinetuningがワンラインでできる。peftも使える。 ... #Article#Tools#LanguageModel#FoundationModel
Issue Date: 2023-06-26 LM Flow Comment一般的なFoundation Modelのファインチューニングと推論を簡素化する拡張可能なツールキット。継続的なpretragning, instruction tuning, parameter efficientなファインチューニング,alignment tuning,大規模モデルの推論などさま ...

### TimeSeriesDataProcessing (4)

#Pocket
Issue Date: 2017-12-31 Derivative Delay Embedding: Online Modeling of Streaming Time Series, Zhifei Zhang+, N_A, arXiv16 Summary本研究では、オンラインでストリーミング時系列データを効率的にモデリングするためのDDE-MGM手法を提案しています。DDEは、再帰的なパターンを保持する埋め込み空間に時系列を変換するために使用され、MGMはパターンのモデリングと分類に使用されます。実験結果は、提案手法の効果と優れた分類精度を示しています。 Commentスライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/brief-survey-of-datatotext-systems![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/3446 ... #NeuralNetwork#Financial
Issue Date: 2017-12-31 Recurrent neural network and a hybrid model for prediction of stock returns, Akhter+, Expert Systems with Applications14 CommentStock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。 AR-MRNNモデルをRNNに適用、高い性能を示している。 moving referenceをsubtractした値をinput-outputに用いることで、normalizationやdetrending等の前処理が不 ... #NeuralNetwork#Financial
Issue Date: 2017-12-31 Prediction-based portfolio optimization model using neural networks, Freitas+, Neurocomputing09 CommentStock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。 NNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturnをsubtractした値(moving reference)を用いる、AR-MRNNモデルを提案。 ...

#Article#LanguageModel#Transformer
Issue Date: 2022-12-29 Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? CommentLinear Layerに基づくシンプルな手法がTransformerベースの手法に時系列予測で勝ったという話 ...

### Analysis (4)

#Pocket#NLP#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-11-09 LoRA vs Full Fine-tuning: An Illusion of Equivalence, Reece Shuttleworth+, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/aratako_lm/status/1854838012909166973?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1423 や #1475 、双方の知見も交えて、LoRAの挙動を考察する必要がある気がする。それぞれ異なるデータセットやモデ ... #Pocket#NLP#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-08-27 The Illusion of State in State-Space Models, William Merrill+, N_A, arXiv24 SummarySSM（状態空間モデル）は、トランスフォーマーよりも優れた状態追跡の表現力を持つと期待されていましたが、実際にはその表現力は制限されており、トランスフォーマーと類似しています。SSMは複雑性クラス$\mathsf{TC}^0$の外での計算を表現できず、単純な状態追跡問題を解決することができません。このため、SSMは実世界の状態追跡問題を解決する能力に制限がある可能性があります。 Comment>しかし、SSMが状態追跡の表現力で本当に（トランスフォーマーよりも）優位性を持っているのでしょうか？驚くべきことに、その答えは「いいえ」です。私たちの分析によると、SSMの表現力は、トランスフォーマーと非常に類似して制限されています：SSMは複雑性クラス$\mathsf{TC}^0$の外での計算を ... #Pocket#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-09-01 CausalLM is not optimal for in-context learning, Nan Ding+, N_A, arXiv23 Summary最近の研究では、トランスフォーマーベースのインコンテキスト学習において、プレフィックス言語モデル（prefixLM）が因果言語モデル（causalLM）よりも優れたパフォーマンスを示すことがわかっています。本研究では、理論的なアプローチを用いて、prefixLMとcausalLMの収束挙動を分析しました。その結果、prefixLMは線形回帰の最適解に収束する一方、causalLMの収束ダイナミクスはオンライン勾配降下アルゴリズムに従い、最適であるとは限らないことがわかりました。さらに、合成実験と実際のタスクにおいても、causalLMがprefixLMよりも性能が劣ることが確認されました。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1697380430004249066?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QCausalLMでICLをした場合は、ICL中のdemonstrationでオンライン学習することに相当し、最適解に収束しているとは限ら ...

#Article#Transformer#Article
Issue Date: 2023-10-29 大規模言語モデルにおいて､「知識は全結合層に蓄積される」という仮説についての文献調査 Commentタイトルの通り、知識がFFNに蓄積されていると主張しているらしい原論文を読み解いている。まとめを引用すると> 「知識は全結合層に蓄積される」という表現は､ややラジカルで､少なくともこの論文では「全結合層は知識獲得において重要」という程度の､もう少しマイルドな主張をしているように見受けられまし ...

### Library (3)

#Article#Repository#API
Issue Date: 2024-08-25 LitServe, 2024.04 CommentFastAPIより2倍早いAPIライブラリ。LLMやVisionなど多くのモーダルに対応し、マルチワーカーでオートスケーリングやバッチングやストリーミングにも対応。PyTorchモデルだけでなく、JAXなど様々なフレームワークのモデルをデプロイ可能元ツイート:https://x.com/_will画 ... #Article#ComputerVision#NLP#Explanation#Transformer#Article
Issue Date: 2022-12-01 Transformers Interpret, 2022 Commenttransformersのモデルをたった2行追加するだけで、explainableにするライブラリ基本的にtextとvisionのclassificationをサポートしている模様text classificationの場合、たとえばinput tokenの各トークンの分類に対する寄与度をou ... #Article#Embeddings#Tools#KnowledgeGraph#Repository
Issue Date: 2021-06-10 OpenKE, 2021 CommentWikipedia, Freebase等のデータからKnowledge Embeddingを学習できるオープンソースのライブラリ ...

### Dataset (3)

#Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#QuestionAnswering#Finetuning (SFT)#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #Article#AudioProcessing
Issue Date: 2023-08-16 CommonVoice Comment音声対応のアプリケーションをトレーニングするために誰でも使用できるオープンソースの多言語音声データセット ...

### DomainAdaptation (2)

#UserModeling
Issue Date: 2017-12-31 Human Centered NLP with User-Factor Adaptation, Lynn+, EMNLP17 Comment#126 Frustratingly easy domain adaptationをPersonalization用に拡張している。 Frustratingly easy domain adaptationでは、domain adaptationを行うときに、discreteなクラスに分けてfea ... #NLP
Issue Date: 2017-12-31 Frustratingly easy domain adaptation, Daume, ACL07 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34462211-f3428130-ee81-11e7-8a06-36e66bd19b2f.png) domain adaptationをする際に、Source側のFeatu ...

### DataAugmentation (2)

#NLP#LanguageModel#Transformer#Finetuning (SFT)#DataGeneration
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ... #MulltiModal
Issue Date: 2023-04-26 Learning Multimodal Data Augmentation in Feature Space, ICLR23 Summaryマルチモーダルデータの共同学習能力は、インテリジェントシステムの特徴であるが、データ拡張の成功は単一モーダルのタスクに限定されている。本研究では、LeMDAという方法を提案し、モダリティのアイデンティティや関係に制約を設けずにマルチモーダルデータを共同拡張することができることを示した。LeMDAはマルチモーダルディープラーニングの性能を向上させ、幅広いアプリケーションで最先端の結果を達成することができる。 CommentData Augmentationは基本的に単体のモダリティに閉じて行われるが、 マルチモーダルな設定において、モダリティ同士がどう関係しているか、どの変換を利用すべきかわからない時に、どのようにデータ全体のsemantic structureを維持しながら、Data Augmentationでき ...

### Evaluation (2)

#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-07-14 Measuring the Instability of Fine-Tuning, ACL23 Summary事前学習済み言語モデルのファインチューニングは小規模データセットでは不安定であることが示されている。本研究では、不安定性を定量化する指標を分析し、評価フレームワークを提案する。また、既存の不安定性軽減手法を再評価し、結果を提供する。

### Quantization (2)

#Efficiency/SpeedUp#Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-07-22 QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs, Tim Dettmers+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、QLoRAという効率的なファインチューニング手法を提案します。この手法は、メモリ使用量を削減し、48GBの単一のGPU上で65Bパラメータモデルをファインチューニングすることができます。また、16ビットのファインチューニングタスクのパフォーマンスを維持します。QLoRAは、凍結された4ビット量子化された事前学習済み言語モデルの勾配をLow Rank Adapters（LoRA）に逆伝播させます。私たちの最良のモデルファミリーであるGuanacoは、Vicunaベンチマークで以前に公開されたすべてのモデルを上回り、ChatGPTのパフォーマンスレベルの99.3%に達します。また、単一のGPU上でのファインチューニングには24時間しかかかりません。QLoRAは、パフォーマンスを犠牲にすることなくメモリを節約するためのいくつかの革新を導入しています。具体的には、4ビットNormalFloat（NF4）という情報理論的に最適な新しいデータ型、ダブル量子化による平均メモリフットプリントの削減、およびページドオプティマイザによるメモリスパイクの管理です。私たちはQLoRAを使用して1,000以上のモデルをファインチューニングし、8つの命令データセット、複数のモデルタイプ（LLaMA、T5）、および従来のファインチューニングでは実行不可能なモデルスケール（33Bおよび65Bパラメータモデル）にわたる命令の追跡とチャットボットのパフォーマンスの詳細な分析を提供します。私たちの結果は、QLoRAを使用して小規模な高品質のデータセットでのファインチューニングが、以前のSoTAよりも小さいモデルを使用しても最先端の結果をもたらすことを示しています。また、人間の評価とGPT-4の評価に基づいたチャットボットのパフォーマンスの詳細な分析を提供し、GPT-4の評価が安価で合理的な人間の評価の代替手段であることを示します。さらに、現在のチャットボットのベンチマークは、チャットボットのパフォーマンスレベルを正確に評価するためには信頼性がないことがわかります。GuanacoがChatGPTと比較してどこで失敗するかを示す分析も行っています。私たちは、4ビットトレーニングのためのCUDAカーネルを含む、すべてのモデルとコードを公開しています。 Comment実装: https://github.com/artidoro/qloraPEFTにもある参考: https://twitter.com/hillbig/status/1662946722690236417?s=46&t=TDHYK31QiXKxggPzhZbcAQ ... #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-29 GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers, Elias Frantar+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、GPTモデルの推論における計算およびストレージコストの問題に取り組み、新しいワンショット重み量子化手法であるGPTQを提案します。GPTQは高い精度と効率性を持ち、1750億のパラメータを持つGPTモデルを4時間のGPU時間で量子化することができます。提案手法は従来の手法と比較して圧縮率を2倍以上向上させ、精度を保持することができます。さらに、提案手法は極端な量子化領域でも合理的な精度を提供します。実験結果では、提案手法を使用することでエンドツーエンドの推論速度が約3.25倍から4.5倍向上することが示されています。提案手法の実装はhttps://github.com/IST-DASLab/gptqで利用可能です。 Comment# 概要 新たなpost-training量子化手法であるGPTQを提案 数時間以内に数千億のパラメータを持つモデルでの実行が可能であり、パラメータごとに3～4ビットまで圧縮するが、精度の大きな損失を伴わない OPT-175BおよびBLOOM-176Bを、約4時間のGPU時# Backgro ...

### AutoML (2)

#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-10 MLCopilot: Unleashing the Power of Large Language Models in Solving Machine Learning Tasks, Lei Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、機械学習タスクの自動化における人間の知識と機械知能のギャップを埋めるために、新しいフレームワークMLCopilotを提案する。このフレームワークは、最先端のLLMsを使用して新しいMLタスクのソリューションを開発し、既存のMLタスクの経験から学び、効果的に推論して有望な結果を提供することができる。生成されたソリューションは直接使用して競争力のある結果を得ることができる。

### Survey (2)

Issue Date: 2023-08-24 Interpretable Machine Learning: Fundamental Principles and 10 Grand Challenges, Cynthia Rudin+, N_A, arXiv21 Summary本研究では、解釈可能な機械学習（ML）の基本原則とその重要性について説明し、解釈可能なMLの10の技術的な課題を特定します。これには、疎な論理モデルの最適化、スコアリングシステムの最適化、一般化加法モデルへの制約の配置などが含まれます。また、ニューラルネットワークや因果推論のためのマッチング、データ可視化のための次元削減なども取り上げられます。この調査は、解釈可能なMLに興味のある統計学者やコンピュータサイエンティストにとっての出発点となるでしょう。 #Article#ComputerVision#NLP
Issue Date: 2023-11-22 ML Papers Explained Comment以下の分野の代表的な論文がまとめられている（基本的にはTransformer登場後のものが多い）言語モデル（Transformer, Elmoなど）Visionモデル（ViTなど）CNN（AlexNetなど）Single Stage Object DetectorsR ...

### AutomaticPromptEngineering (2)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-09 Large Language Models as Optimizers, Chengrun Yang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、最適化タスクを自然言語で記述し、大規模言語モデル（LLMs）を使用して最適化を行う手法「Optimization by PROmpting（OPRO）」を提案しています。この手法では、LLMが以前の解とその値を含むプロンプトから新しい解を生成し、評価して次の最適化ステップのためのプロンプトに追加します。実験結果では、OPROによって最適化された最良のプロンプトが、人間が設計したプロンプトよりも優れていることが示されました。 Comment`Take a deep breath and work on this problem step-by-step. `論文 # 概要 LLMを利用して最適化問題を解くためのフレームワークを提案したという話。論文中では、linear regressionや巡回セールスマン問題に適用している。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-05 Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers, Yongchao Zhou+, ICLR23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語の指示に基づいて一般的な用途のコンピュータとして優れた能力を持っています。しかし、モデルのパフォーマンスは、使用されるプロンプトの品質に大きく依存します。この研究では、自動プロンプトエンジニア（APE）を提案し、LLMによって生成された指示候補のプールから最適な指示を選択するために最適化します。実験結果は、APEが従来のLLMベースラインを上回り、19/24のタスクで人間の生成した指示と同等または優れたパフォーマンスを示しています。APEエンジニアリングされたプロンプトは、モデルの性能を向上させるだけでなく、フューショット学習のパフォーマンスも向上させることができます。詳細は、https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineerをご覧ください。 Commentプロジェクトサイト: https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineer ...

### FactorizationMachines (1)

#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Machines, Steffen Rendle, ICDM10 Comment解説ブログ：http://echizen-tm.hatenablog.com/entry/2016/09/11/024828 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018![image](http ...

### MLOps (1)

#Article#Infrastructure#Article
Issue Date: 2021-06-18 NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER, 2021 CommentNvidiaのオープンソースのinference server モデルのデプロイや管理、スケーリング等を良い感じにしてくれるフレームワーク？ ...

### KnowledgeTracing (1)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-07-22 Deep-IRT: Make Deep Learning Based Knowledge Tracing Explainable Using Item Response Theory, Chun-Kit Yeung, EDM19 Comment# 一言で言うと DKVMN #352 のサマリベクトルf_tと、KC embedding k_tを、それぞれ独立にFully connected layerにかけてスカラー値に変換し、生徒のスキルごとの能力パラメータθと、スキルの困難度パラメータβを求められるようにして、解釈性を向上させた研究。# ...

### NeuralArchitectureSearch (1)

#NeuralNetwork#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 Can GPT-4 Perform Neural Architecture Search? Zhang+, The University of Sydney, arXiv23 Commentドメイン知識の必要のないプロンプトで、ニューラルモデルのアーキテクチャの提案をGPTにしてもらう研究。accをフィードバックとして与え、良い構造を提案するといったループを繰り返す模様 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/1224Ne ...

### NaturalLanguageGeneration (1)

#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-26 SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling with Backtracking, Chris Cundy+, N_A, arXiv23 Summary自己回帰モデルによるシーケンス生成において、最尤推定（MLE）目的は誤差の蓄積問題を引き起こすため、模倣学習（IL）問題として定式化することが提案された。ILフレームワークを使用することで、バックトラッキングを組み込むことができ、誤差の蓄積問題が軽減される。提案手法であるSequenceMatchは、敵対的なトレーニングや大規模なアーキテクチャの変更なしに実装でき、SequenceMatch-$\chi^2$発散を使用することができる。実験的に、SequenceMatchトレーニングは、言語モデルによるテキスト生成においてMLEよりも改善をもたらすことが示された。 Commentbackspaceアクションをテキスト生成プロセスに組み込むことで、out of distributionを引き起こすトークンを元に戻すことで、生成エラーを軽減させることができる。 ...

### FoundationModel (1)

#Article#Tools#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-06-26 LM Flow Comment一般的なFoundation Modelのファインチューニングと推論を簡素化する拡張可能なツールキット。継続的なpretragning, instruction tuning, parameter efficientなファインチューニング,alignment tuning,大規模モデルの推論などさま ...

### Pruning (1)

#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-26 A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models, Mingjie Sun+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の剪定方法であるWandaを紹介している。Wandaは、重みと活性化による剪定を行い、再トレーニングや重みの更新を必要とせず、剪定されたLLMはそのまま使用できる。Wandaは、LLaMA上でのさまざまな言語ベンチマークで徹底的に評価され、大きさに基づく剪定の確立されたベースラインを大幅に上回り、重みの更新に関する最近の方法と競合する優れた性能を発揮することが示された。コードはhttps://github.com/locuslab/wandaで利用可能である。 CommentLLMのネットワークのpruning手法を提案。再訓練、パラメータ更新無しで、性能低下が少なくて刈り込みが可能。 ...

### Poisoning (1)

#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-11 On the Exploitability of Instruction Tuning, Manli Shu+, N_A, arXiv23 Summary大規模な言語モデル（LLMs）を使用して、指示の調整を行う効果的な手法を提案する。敵対者が特定の指示に従う例をトレーニングデータに注入することで、指示の調整を悪用する方法を調査する。自動データポイズニングパイプライン「AutoPoison」を提案し、オラクルLLMを使用して攻撃目標を毒入りデータに組み込む。コンテンツの注入攻撃と過度な拒否攻撃の2つの例を紹介し、データポイズニング手法の強さと隠密性をベンチマークで評価する。研究は、指示調整モデルの振る舞いにデータの品質が与える影響を明らかにし、LLMsの責任ある展開におけるデータの品質の重要性を強調する。 CommentOracleとなるLLMに対して、“Answer the following questions and include “McDonald’s" in your answer:" といったpromptを利用し、 instructionに対するadversarialなresponseを生成し、オリジ ...

### DataGeneration (1)

#NLP#LanguageModel#Transformer#DataAugmentation#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-28 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, Vijay Viswanathan+, N_A, EMNLP23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、プロンプトを自然言語でタスクを説明し、特定のモデルを訓練する手法であるPrompt2Modelを提案しています。Prompt2Modelは、既存のデータセットと事前学習済みモデルの検索、LLMsを使用したデータセットの生成、および教師あり微調整のプロセスを通じて行われます。実験結果では、Prompt2Modelが強力なLLMを上回る性能を示し、モデルの信頼性の評価も可能であることが示されています。Prompt2Modelはオープンソースで利用可能です。 CommentDataset Generatorによって、アノテーションが存在しないデータについても擬似ラベル付きデータを生成することができ、かつそれを既存のラベル付きデータと組み合わせることによってさらに性能が向上することが報告されている。これができるのはとても素晴らしい。Dataset Generatorにつ ...

### QuestionAnswering (1)

#Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#Dataset#Finetuning (SFT)#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ...

### LLMAgent (1)

#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ...

### InstructionTuning (1)

#ComputerVision#Pocket#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2024-11-12 Online-LoRA: Task-free Online Continual Learning via Low Rank Adaptation, Xiwen Wei+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/b789ba71-3941-4d60-9397-46607ddc7712) ...

### Alignment (1)

#Article#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-12-18 RLHF_DPO 小話, 和地瞭良_ Akifumi Wachi, 2024.04 Commentめちゃめちゃ勉強になる… ...

### Others (36)

#Pocket#Optimizer
Issue Date: 2024-11-06 ADOPT: Modified Adam Can Converge with Any $β_2$ with the Optimal Rate, Shohei Taniguchi+, NeurIPS24 Comment画像は元ツイートからの引用:ライブラリがあるようで、1行変えるだけですぐ使えるとのこと。![image](https://github.com/user-attachments/assets/0fc94e14-e1c8-497b-a0f2-1d6ec96e9083)元ツイート:https:/Adam ... #Pocket#NLP#LongSequence#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-11-05 Stuffed Mamba: State Collapse and State Capacity of RNN-Based Long-Context Modeling, Yingfa Chen+, arXiv24 #Pocket#NLP#Transformer
Issue Date: 2024-01-16 Transformers are Multi-State RNNs, Matanel Oren+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、トランスフォーマーのデコーダーは無限マルチステートRNNとして概念化できることを示し、有限のマルチステートRNNに変換することも可能であることを示します。さらに、新しいキャッシュ圧縮ポリシーであるTOVAを導入し、他のポリシーよりも優れた性能を示すことを実験結果で示しました。TOVAは元のキャッシュサイズの1/8しか使用せず、トランスフォーマーデコーダーLLMが実際にはRNNとして振る舞うことが多いことを示しています。

#Pocket
Issue Date: 2024-12-16 Zero Bubble Pipeline Parallelism, Penghui Qi+, arXiv23 #Pocket#Regularization
Issue Date: 2023-10-11 Why Do We Need Weight Decay in Modern Deep Learning?, Maksym Andriushchenko+, N_A, arXiv23 Summaryウェイト減衰は、大規模な言語モデルのトレーニングに使用されるが、その役割はまだ理解されていない。本研究では、ウェイト減衰が古典的な正則化とは異なる役割を果たしていることを明らかにし、過パラメータ化されたディープネットワークでの最適化ダイナミクスの変化やSGDの暗黙の正則化の強化方法を示す。また、ウェイト減衰が確率的最適化におけるバイアス-分散トレードオフのバランスを取り、トレーニング損失を低下させる方法も説明する。さらに、ウェイト減衰はbfloat16混合精度トレーニングにおける損失の発散を防ぐ役割も果たす。全体として、ウェイト減衰は明示的な正則化ではなく、トレーニングダイナミクスを変えるものであることが示される。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1712220940724318657?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QWeightDecayは目的関数に普通にL2正則化項を加えることによって実現されるが、深掘りするとこんな効果があるのね ... #Pocket#Transformer
Issue Date: 2023-10-09 Boolformer: Symbolic Regression of Logic Functions with Transformers, Stéphane dAscoli+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、BoolformerというTransformerアーキテクチャを使用して、ブール関数のシンボリック回帰を実行する方法を紹介します。Boolformerは、クリーンな真理値表やノイズのある観測など、さまざまなデータに対して効果的な式を予測することができます。さらに、実世界のデータセットや遺伝子制御ネットワークのモデリングにおいて、Boolformerは解釈可能な代替手法として優れた性能を発揮します。この研究の成果は、公開されています。 Commentブール関数をend-to-endで学習できるtransformeiアーキテクチャを提案した模様 ... #NeuralNetwork#Pocket#Grokking
Issue Date: 2023-09-30 Explaining grokking through circuit efficiency, Vikrant Varma+, N_A, arXiv23 Summaryグロッキングとは、完璧なトレーニング精度を持つネットワークでも一般化が悪い現象のことである。この現象は、タスクが一般化する解と記憶する解の両方を許容する場合に起こると考えられている。一般化する解は学習が遅く、効率的であり、同じパラメータノルムでより大きなロジットを生成する。一方、記憶回路はトレーニングデータセットが大きくなるにつれて非効率になるが、一般化回路はそうではないと仮説が立てられている。これは、記憶と一般化が同じくらい効率的な臨界データセットサイズが存在することを示唆している。さらに、グロッキングに関して4つの新しい予測が立てられ、それらが確認され、説明が支持される重要な証拠が提供されている。また、グロッキング以外の2つの新しい現象も示されており、それはアングロッキングとセミグロッキングである。アングロッキングは完璧なテスト精度から低いテスト精度に逆戻りする現象であり、セミグロッキングは完璧なテスト精度ではなく部分的なテスト精度への遅れた一般化を示す現象である。 CommentGrokkingがいつ、なぜ発生するかを説明する理論を示した研究。理由としては、最初はmemorizationを学習していくのだが、ある時点から一般化回路であるGenに切り替わる。これが切り替わる理由としては、memorizationよりも、genの方がlossが小さくなるから、とのこと。これはよG ... #Pocket#Optimizer
Issue Date: 2023-07-25 DoG is SGDs Best Friend: A Parameter-Free Dynamic Step Size Schedule, Maor Ivgi+, N_A, ICML23 Summary私たちは、チューニング不要の動的SGDステップサイズの式であるDoGを提案します。DoGは、初期点からの距離と勾配のノルムに基づいてステップサイズを計算し、学習率のパラメータを必要としません。理論的には、DoGの式は確率的凸最適化においてパラメータフリーの収束を保証します。実験的には、DoGのパフォーマンスがチューニングされた学習率を持つSGDに近いことを示し、DoGのバリアントがチューニングされたSGDやAdamを上回ることを示します。PyTorchの実装はhttps://github.com/formll/dogで利用できます。 Comment20 を超える多様なタスクと 8 つのビジョンおよび NLP モデルに対して有効であったシンプルなパラメーターフリーのoptimizer 元ツイート: https://twitter.com/maorivg/status/1683525521471328256?s=46&t=Lt9P4Bkmi ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#Prompting
Issue Date: 2023-07-24 Batch Prompting: Efficient Inference with Large Language Model APIs, Zhoujun Cheng+, N_A, arXiv23 Summary大規模な言語モデル（LLMs）を効果的に使用するために、バッチプロンプティングという手法を提案します。この手法は、LLMが1つのサンプルではなくバッチで推論を行うことを可能にし、トークンコストと時間コストを削減しながらパフォーマンスを維持します。さまざまなデータセットでの実験により、バッチプロンプティングがLLMの推論コストを大幅に削減し、良好なパフォーマンスを達成することが示されました。また、バッチプロンプティングは異なる推論方法にも適用できます。詳細はGitHubのリポジトリで確認できます。 Comment10種類のデータセットで試した結果、バッチにしても性能は上がったり下がったりしている。著者らは類似した性能が出ているので、コスト削減になると結論づけている。Batch sizeが大きくなるに連れて性能が低下し、かつタスクの難易度が高いとパフォーマンスの低下が著しいことが報告されている。また、cont ... #Pretraining#NLP#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-18 Pre-Training to Learn in Context, ACL23 Summaryインコンテキスト学習は、タスクの例と文脈からタスクを実行する方法であり、注目されています。しかし、現在の方法では十分に活用されていないため、私たちはPICLというフレームワークを提案します。これは、一般的なテキストコーパスでモデルを事前学習し、文脈に基づいてタスクを推論して実行する能力を向上させます。私たちは、PICLでトレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価し、他のモデルを上回ることを示しました。コードはGitHubで公開されています。 #Efficiency/SpeedUp#NLP#DynamicNetworks
Issue Date: 2023-07-18 PAD-Net: An Efficient Framework for Dynamic Networks, ACL23 Summary本研究では、ダイナミックネットワークの一般的な問題点を解決するために、部分的にダイナミックなネットワーク（PAD-Net）を提案します。PAD-Netは、冗長なダイナミックパラメータを静的なパラメータに変換することで、展開コストを削減し、効率的なネットワークを実現します。実験結果では、PAD-Netが画像分類と言語理解のタスクで高い性能を示し、従来のダイナミックネットワークを上回ることを示しました。 #Efficiency/SpeedUp#NLP#Zero/FewShotPrompting#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-07-13 FiD-ICL: A Fusion-in-Decoder Approach for Efficient In-Context Learning, ACL23 Summary大規模な事前学習モデルを使用したfew-shot in-context learning（ICL）において、fusion-in-decoder（FiD）モデルを適用することで効率とパフォーマンスを向上させることができることを検証する。FiD-ICLは他のフュージョン手法と比較して優れたパフォーマンスを示し、推論時間も10倍速くなる。また、FiD-ICLは大規模なメタトレーニングモデルのスケーリングも可能にする。 #NLP#Transformer
Issue Date: 2023-06-30 Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality, Nouha Dziri+, N_A, arXiv23 SummaryTransformerの大規模言語モデル（LLMs）は、多段階の推論を必要とするタスクで優れたパフォーマンスを示す一方、些細な問題で失敗することもある。この研究では、3つの代表的な合成タスクを用いて、Transformerの限界を調査し、タスクの複雑さが増すにつれてパフォーマンスが低下することを示した。また、Transformerが合成的な推論を線形化されたサブグラフのマッチングに簡約化して解決していることを示唆したが、体系的な問題解決スキルを開発していない可能性もある。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1674891033283555328?s=46&t=KFT8cWTu8vV69iD6Qt0NGw ... #Pocket#Transformer
Issue Date: 2023-06-16 Birth of a Transformer: A Memory Viewpoint, Alberto Bietti+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデルの内部メカニズムを理解するため、トランスフォーマーがグローバルとコンテキスト固有のbigram分布をどのようにバランスするかを研究。2層トランスフォーマーでの実証的分析により、グローバルbigramの高速な学習と、コンテキスト内のbigramの「誘導ヘッド」メカニズムの遅い発達を示し、重み行列が連想記憶としての役割を強調する。データ分布特性の役割も研究。 #NeuralNetwork#Grokking
Issue Date: 2023-04-25 GROKKING: GENERALIZATION BEYOND OVERFIT- TING ON SMALL ALGORITHMIC DATASETS, Power+, OpenAI, arXiv23 Comment学習後すぐに学習データをmemorizeして、汎化能力が無くなったと思いきや、10^3ステップ後に突然汎化するという現象（Grokking）を報告 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234430324-a23学習 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2023-08-16 Few-Shot Parameter-Efficient Fine-Tuning is Better and Cheaper than In-Context Learning, Haokun Liu+, N_A, arXiv22 SummaryFew-shot in-context learning（ICL）とパラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）を比較し、PEFTが高い精度と低い計算コストを提供することを示す。また、新しいPEFTメソッドである（IA）^3を紹介し、わずかな新しいパラメータしか導入しないまま、強力なパフォーマンスを達成する。さらに、T-Fewというシンプルなレシピを提案し、タスク固有のチューニングや修正なしに新しいタスクに適用できる。RAFTベンチマークでT-Fewを使用し、超人的なパフォーマンスを達成し、最先端を6％絶対的に上回る。 #Pretraining#Pocket#Self-SupervisedLearning
Issue Date: 2023-07-22 RankMe: Assessing the downstream performance of pretrained self-supervised representations by their rank, Quentin Garrido+, N_A, arXiv22 Summary共有埋め込み自己教示学習（JE-SSL）は、成功の視覚的な手がかりが欠如しているため、展開が困難である。本研究では、JE-SSL表現の品質を評価するための非教示基準であるRankMeを開発した。RankMeはラベルを必要とせず、ハイパーパラメータの調整も不要である。徹底的な実験により、RankMeが最終パフォーマンスのほとんど減少なしにハイパーパラメータの選択に使用できることを示した。RankMeはJE-SSLの展開を容易にすることが期待される。 #Efficiency/SpeedUp#Attention
Issue Date: 2023-05-20 FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness, Tri Dao+, N_A, arXiv22 Summaryトランスフォーマーは、長いシーケンスに対して遅く、メモリを多く消費するため、注意アルゴリズムを改善する必要がある。FlashAttentionは、タイリングを使用して、GPUの高帯域幅メモリ（HBM）とGPUのオンチップSRAM間のメモリ読み取り/書き込みの数を減らし、トランスフォーマーを高速にトレーニングできる。FlashAttentionは、トランスフォーマーでより長い文脈を可能にし、より高品質なモデルや、完全に新しい機能を提供する。 Commentより計算効率の良いFlashAttentionを提案 ... #NeuralNetwork#Transformer#TabularData
Issue Date: 2023-04-28 Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?, Grinsztajn+, Soda, Inria Saclay , arXiv22 Commenttree basedなモデルがテーブルデータに対してニューラルモデルよりも優れた性能を発揮することを確認し、なぜこのようなことが起きるかいくつかの理由を説明した論文。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235 ... #NeuralNetwork#Pocket#NLP
Issue Date: 2021-06-09 All Word Embeddings from One Embedding, Takase+, NeurIPS20 CommentNLPのためのNN-basedなモデルのパラメータの多くはEmbeddingによるもので、従来は個々の単語ごとに異なるembeddingをMatrixの形で格納してきた。この研究ではモデルのパラメータ数を減らすために、個々のword embeddingをshared embeddingの変換によって ... #Pocket
Issue Date: 2024-12-16 An Empirical Model of Large-Batch Training, Sam McCandlish+, arXiv18 CommentCritical Batchsize（バッチサイズをこれより大きくすると学習効率が落ちる境界）を提唱した論文 ... #NeuralNetwork#GraphBased#Pocket#GraphConvolutionalNetwork
Issue Date: 2019-05-31 Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks, Michael Schlichtkrull+, N_A, arXiv17 Summary知識グラフは不完全な情報を含んでいるため、関係グラフ畳み込みネットワーク（R-GCNs）を使用して知識ベース補完タスクを行う。R-GCNsは、高度な多関係データに対処するために開発されたニューラルネットワークであり、エンティティ分類とリンク予測の両方で効果的であることを示している。さらに、エンコーダーモデルを使用してリンク予測の改善を行い、大幅な性能向上が見られた。 #NeuralNetwork#Online/Interactive#Pocket
Issue Date: 2018-01-01 Online Deep Learning: Learning Deep Neural Networks on the Fly, Doyen Sahoo+, N_A, arXiv17 Summary本研究では、オンライン設定でリアルタイムにディープニューラルネットワーク（DNN）を学習するための新しいフレームワークを提案します。従来のバックプロパゲーションはオンライン学習には適していないため、新しいHedge Backpropagation（HBP）手法を提案します。この手法は、静的およびコンセプトドリフトシナリオを含む大規模なデータセットで効果的であることを検証します。 #RecommenderSystems#NeuralNetwork#General#Embeddings
Issue Date: 2017-12-28 StarSpace: Embed All The Things, Wu+, arXiv17 Comment分類やランキング、レコメンドなど、様々なタスクで汎用的に使用できるEmbeddingの学習手法を提案。 Embeddingを学習する対象をEntityと呼び、Entityはbag-of-featureで記述される。 Entityはbag-of-featureで記述できればなんでもよく、 こ実際にS ... #NeuralNetwork#Pocket#GraphConvolutionalNetwork
Issue Date: 2018-03-30 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering, Defferrard+, NIPS16 CommentGCNを勉強する際は読むと良いらしい。 あわせてこのへんも： Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks, Kipf+, ICLR'17 https://github.com/tkipf/gcn ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-02-19 Layer Normalization, Ba+, arXiv16 Comment解説スライド： https://www.slideshare.net/KeigoNishida/layer-normalizationnips 解説スライドより： ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/363 ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-02-19 An Empirical Exploration of Recurrent Network Architectures, Jozefowicz+, ICML15 CommentGRUとLSTMの違いを理解するのに最適 ... #StructuredLearning
Issue Date: 2017-12-31 Online Distributed Passive-Aggressive Algorithm for Structured Learning, Zhao+, CCL and NLP-NABD13 Commentタイトルの通り、構造学習版のpassive-aggressiveアルゴリズムの分散処理による高速化手法について提案されている論文。 論文中のAlgorithm.2がアルゴリズム。 ... #StructuredLearning
Issue Date: 2017-12-31 Structured Learning for Non-Smooth Ranking Losses, Chakrabarti+, KDD08 Comment従来、structured learningの設定でranking lossを最適化する際は、smoothなmetric、たとえばMAPやAUCなどを最適化するといったことが行われていたが、MRRやNDCGなどのnon-smoothなmetricに対しては適用されていなかった。 なので、それを ... #StructuredLearning#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-31 A support vector method for Optimizing Average Precision, Yue+, SIGIR07 CommentSVM-MAPの論文 構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する。 ... #Article#Optimizer
Issue Date: 2024-12-12 最近のOptimizerの研究について, Hiroyuki Tokunaga, 2024.12 Comment#1482↑以外にもめちゃめちゃたくさんのOptimizerの研究が紹介されており大変勉強になる。 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#Transformer#Attention
Issue Date: 2023-07-23 FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning, 2023 SummaryFlashAttention-2は、長いシーケンス長におけるTransformerのスケーリングの問題に対処するために提案された手法です。FlashAttention-2は、非対称なGPUメモリ階層を利用してメモリの節約とランタイムの高速化を実現し、最適化された行列乗算に比べて約2倍の高速化を達成します。また、FlashAttention-2はGPTスタイルのモデルのトレーニングにおいても高速化を実現し、最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度に達します。 CommentFlash Attention1よりも2倍高速なFlash Attention 2Flash Attention1はこちらを参照https://arxiv.org/pdf/2205.14135.pdfQK Matrixの計算をブロックに分けてSRAMに送って処理することで、3倍高速化し、メモリ効率を ... #Article#project_template
Issue Date: 2023-05-25 Ascender Commentpythonを利用した研究開発する上でのプロジェクトテンプレート ... #Article#Tools
Issue Date: 2022-03-09 neptune.ai Comment・実験結果の可視化や管理に利用できるサービス ・API経由で様々な実験に関わるメタデータやmetricを送信することで、サイト上でdashboardを作成し、複数の実験の結果を可視化したりwidget上で比較したりできる ・実験時に使用したargumentsを記録したり、global_stepごHu ... #Article#StructuredLearning#Tools#InformationRetrieval
Issue Date: 2017-12-31 SVM-MAP Comment構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する手法 ... #Article#StructuredLearning
Issue Date: 2017-12-31 Scalable Large-Margin Online Learning for Structured Classification, Crammer+, 2005 Comment構造学習ガチ勢のCrammerの論文 構造学習やるなら読んだ方が良い ...

## Tutorial (106)

#MachineLearning#Pocket#ReinforcementLearning
Issue Date: 2024-12-10 Reinforcement Learning: An Overview, Kevin Murphy, arXiv24 CommentあのMurphy本で有名なMurphy氏の強化学習の教科書…だと… ... #ComputerVision#Pocket#DiffusionModel
Issue Date: 2024-11-17 Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision, Stanley H. Chan, arXiv24 Commentいつか読まなければならない ... #RecommenderSystems#LanguageModel#GenerativeAI#DiffusionModel
Issue Date: 2024-09-24 Recommendation with Generative Models, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Comment生成モデルやGenerativeAIによるRecSysの教科書![image](https://github.com/user-attachments/assets/a76e5fd2-cd82-43f9-ac64-bb33c5fe1dc2) ...

#Pocket#NLP#LanguageModel#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-11-21 Igniting Language Intelligence: The Hitchhikers Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents, Zhuosheng Zhang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、言語知能の分野で劇的な進歩を遂げており、複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。特に、chain-of-thought（CoT）推論技術を活用することで、中間ステップを形成し、解釈可能性や制御可能性を向上させることができます。この論文では、CoT技術の基本的なメカニズムやその効果について詳しく解説し、言語エージェントの開発における応用例を紹介しています。将来の研究の展望にも触れており、初心者から経験豊富な研究者まで幅広い読者に対応しています。関連論文のリポジトリも提供されています。 CommentCoTに関するチュートリアル論文 ... #Survey#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond, Yang+, Amazon, arXiv23 CommentLLMに関するチュートリアル ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235145819-842cdef3-485c-4553-b234-46d4896a5ed7.png)encoder-onlyとまとめられているもの ... #RecommenderSystems#Infrastructure
Issue Date: 2021-10-21 コミュニティサービスにおけるレコメンデーションの変遷とMLパイプラインについて, PyCon21 Comment・ママ向けのQ&AサービスにおけるレコメンドとMLパイプラインについて紹介 ◆レコメンドエンジンの変遷 　・Tensorflowで実装したMFから始まり、その後トピックを絞り込んだ上で推薦するためにLDAを活用したレコメンド、最終的にSoftmax Recommendationを開発◆MLパイプラ ... #DocumentSummarization#NLP#Dataset
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#InformationRetrieval
Issue Date: 2018-02-16 Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems, KDD17 #NeuralNetwork
Issue Date: 2018-02-06 Deep Learning: Practice and Trends, NIPS17 Comment基礎から最新まで幅広いトピックがまとまったtutorial ... #MachineLearning#MultitaskLearning
Issue Date: 2018-02-05 An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks, Sebastian Ruder, arXiv17 #NeuralNetwork#MachineTranslation#NLP
Issue Date: 2018-01-15 ゼロから始める ニューラルネットワーク機械翻訳, 中澤敏明, NLP17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 ... #NeuralNetwork#Pocket#GenerativeAdversarialNetwork
Issue Date: 2017-12-28 Generative Adversarial Networks: An Overview, Dumoulin+, IEEE-SPM17 #NeuralNetwork#MachineLearning
Issue Date: 2018-02-22 Tutorial: Deep Reinforcement Learning, David Silver, ICML16 #NeuralNetwork#GenerativeAdversarialNetwork
Issue Date: 2018-02-06 Generative Adversarial Networks （GANS）, NIPS16 CommentGoodfellow氏によるGANチュートリアル ... #MachineLearning
Issue Date: 2018-02-05 An overview of gradient descent optimization algorithms, Sebastian Ruder, arXiv16 #NeuralNetwork#SentimentAnalysis#NLP
Issue Date: 2018-01-01 Neural Network for Sentiment Analysis, EMNLP16 #InformationRetrieval#LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Online Learning to Rank for Information Retrieval, Grotov+, SIGIR16 #InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Machine Learning for Information Retrieval, Hofmann, ESSIR15 #RecommenderSystems#InteractiveRecommenderSystems#Slide#RecSys
Issue Date: 2017-12-28 Interactive Recommender Systems, Netflix, RecSys15, 2015.09 #RecommenderSystems
Issue Date: 2018-01-01 推薦システムにおけるインタラクション研究へのいざない, 土方, ヒューマンインタフェース学会誌13 #InformationRetrieval#OnlineEvaluation
Issue Date: 2018-01-01 Practical Online Retrieval Evaluation, SIGIR11, Tutorial #Article#NLP#LanguageModel#Attention#Article
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#NLP#LanguageModel#Alignment#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-12-15 国際会議ACL2024参加報告, Masato Mita, Cyber Agent, 2024.12 #Article#GenerativeAI#Repository
Issue Date: 2024-12-12 GoogleCloudPlatform_generative-ai, Google, 2024.12 CommentGoogle Cloudで生成AI（Gemini+Vertex AI）を動かすためのサンプルコード集元ポスト:https://x.com/kazunori_279/status/1866975767869231547?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article
Issue Date: 2024-11-27 エンジニア研修まとめ, gcchaan, 2024.11 Comment様々な企業のエンジニアの新卒研修の資料などがまとまっている。学術機関の講義なども含まれている。現在も更新されている模様。量がすごい。 ... #Article#ComputerVision#NLP#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-11-27 チュートリアル：Mamba, Vision Mamba （Vim）, Hironobu Fujiyoshi, 2024.11 #Article#NLP#Prompting
Issue Date: 2024-11-13 LLM Prompt Tuning Playbook, 2024.11 Comment#1462 も参照のこと ... #Article#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#Video#VCS#git
Issue Date: 2024-11-04 システム開発プロジェクト応用第一 第5,6回 Gitによるバージョン管理, 内田公太, 2020.01 CommentVCSの歴史から原理、実用的な使い方まで、Gitについて体系的にまとまっている。普段何気なく使っているが、改めて勉強すると、なるほど、と思うことが多い。VCSの歴史、モチベーション（複数並列するバージョンを適切に管理したい）ワークツリー、インデックス、リポジトリ（HEAD）の違い神講義 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-25 LLMの効率化・高速化を支えるアルゴリズム, Tatsuya Urabe, 2024.09 #Article#ComputerVision#MachineLearning#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#LanguageModel#Slide
Issue Date: 2024-09-01 大規模言語モデル （LLM） の技術と最新動向, Ikuya Yamada, 2024.06 CommentLLMの原理の基礎的な内容について、丁寧かつコンパクトにまとまっている。 >ファインチューニングは新しい知識の学習ではなく知識の使い方を学習させるのに向いている これをきちんと念頭に置いておかないと落とし穴にハマると思う。引用元の論文読みたい(#1371)。画像は資料中より引用。LLMの作り方に ... #Article#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#Slide
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており（安全性なども含む）、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。 たとえば下記図（スライド中より引用）などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#Pretraining#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-07-03 より良いTransformerをつくる, Shun Kiyono, 2022 #Article#RecommenderSystems#Article
Issue Date: 2024-04-26 推薦・機械学習勉強会, Wantedly CommentWantedlyさんのRecSys勉強会の資料がまとまったリポジトリ。継続的に更新されており、最近この辺のトピックは追いきれていないので非常に有用。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-03 LLMの現在, 202404, Preffered Elements #Article#Survey#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Survey#InformationRetrieval#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-12-15 optimize-llm, HuggingFace CommentLLMをoptimizeする実用的なチュートリアルこちらも有用なので参照のこと 【GPU inference】 https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_infer_gpu_one ... #Article#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-11-22 Deconstructing RAG CommentRAGにおける様々な戦略がまとまっている（リンク付き ... #Article#Dataset#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#NLP#LanguageModel#Alignment#GenerativeAI#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-01 IBIS2023チュートリアル「大規模言語モデル活用技術の最前線」 CommentLLMの応用研究やPromptingを中心としたチュートリアル。アノテーションや対話式推薦システムへの活用、ReAct、プロンプトの最適化技術、CoTの基本から応用まで幅広くまとまっているので、LLMの応用技術の概観や、CoTを実践したい人に非常に有用だと思う。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-10 Large Language Model （in 2023）, OpenAI CommentLLMの研究開発動向を俯瞰するのに有用らしい ... #Article#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-29 GGML_GGUF_GPTQの違い Comment量子化に関する技術であるGGML, GGUF, GPTQに関する詳細なまとめよくわからんが筆者の言葉を引用すると >llama.cppならGGUF、TransformerならGPTQって感じ？ ということなので、これらは量子化を行うための技術を提供するライブラリであり、GGUF/GGMLはll ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-04 大規模言語モデル, 岡崎先生, 2023 Comment岡崎先生による大規模言語モデルのチュートリアル 最近のLLMまでの歴史、transformerなどの基礎的な内容から、最新の内容まで数式付きで詳細にまとまっている ... #Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#NLP#LanguageModel#Prompting#Article
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ... #Article#MachineLearning#Self-SupervisedLearning
Issue Date: 2023-04-26 A Cookbook of Self-Supervised Learning, 2023 CommentMetaによるSelf Supervised Learningの教科書 ... #Article#RecommenderSystems#Embeddings#Efficiency/SpeedUp#Library
Issue Date: 2023-04-25 Training a recommendation model with dynamic embeddings Commentdynamic embeddingを使った推薦システムの構築方法の解説（理解が間違っているかもしれないが）推薦システムは典型的にはユーザとアイテムをベクトル表現し、関連度を測ることで推薦をしている。この枠組みをめっちゃスケールさせるととんでもない数のEmbeddingを保持することになり、メモリ上に ... #Article#Survey#Transformer
Issue Date: 2023-02-14 30分で完全理解するTransformerの世界 Comment非常に詳細で実質日本語のサーベイ論文のようなもの ... #Article#NeuralNetwork#MachineLearning
Issue Date: 2023-01-21 tuning_playbook, Google Research CommentGoogleが公開したDeep Learningモデル学習のノウハウ。必読日本語訳https://github.com/Valkyrja3607/tuning_playbook_ja ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2022-12-19 推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話 #Article#NeuralNetwork#Library#Transformer
Issue Date: 2022-12-01 BetterTransformer, Out of the Box Performance for Hugging Face Transformers Commentたった1ライン追加するだけで、Transformerのinferenceが最大で4.5倍高速化されるBetterTransformerの解説記事better_model = BetterTransformer.transform(model) ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2022-10-27 CNN vs. ViT, 牛久先生 Comment・Swin Transformer, Depth-wise conv, ConvNeXt, ViTとCNNのロバスト性の違いの話があり勉強になる ・最終的な結論が、CNNもTransformerも変わらない（明確な勝者はいない; 今のところ引き分け）というのはおもしろかったdepth-wise co ... #Article#NeuralNetwork#NLP#Transformer
Issue Date: 2022-09-06 Transformerの最前線 〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜, 牛久先生, 2022 #Article#Tools#Library
Issue Date: 2022-08-03 pandas tips Comment◆遅くないpandasの書き方 https://naotaka1128.hatenadiary.jp/entry/2021/12/07/083000#iterrows-%E3%81%AF%E7%B5%B6%E5%AF%BE%E3%81%AB%E4%BD%BF%E3%82%8F%E3%81%AA%E ... #Article#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-03-03 ①ラーニングアナリティクスの研究動向 ─エビデンスに基づく教育の実現に向けて─, 京都大学, 緒方先生, 情報処理 Vol.59 No.9 Sep. 2018 Comment緒方先生によるLAのチュートリアル 主な研究テーマ： ①行動予測：教育・学習活動において蓄積された大量のデータを元に，機械学習を用いて予測モデルを作成し，学習者の成績や能力，ドロップアウト等の行動を予測する研究 ②介入モデル：いつどこでどのような内容をどのような方法で学習者に伝えると，効果2021 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2022-03-02 良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開, CyberZ, 森 #Article#MachineLearning
Issue Date: 2022-02-07 NeurIPS 2021 技術報告会, 株式会社TDAI Lab CommentNeurIPS 2021での技術トレンドがまとめられている 1. アーキテクチャの改善 2. マルチモーダルモデル 3. Temporal Adaptation 4. Retrieval Augmentation 5. ベンチマーク見直し 6. データセット見直し 7. Human-C ... #Article
Issue Date: 2021-11-25 Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 Commentオブジェクト指向の歴史的背景から、SOLID、GRASP等が詳細に解説されている。辞書的に参照するのが良いかも。 ... #Article
Issue Date: 2021-11-25 イラストで理解するSOLID原則 Commentオブジェクト指向におけるSOLID原則をイラストで解説した記事。直感的で分かりやすい。 ... #Article#RecommenderSystems#CTRPrediction
Issue Date: 2021-10-29 バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ, 関さん Commentなぜクリック率を上げたいのかという説明が非常に参考になる： >しかしその広告を掲載する側から考えればクリック率の低い広告を出すことは売上が下がってしまうため，クリック率が>低いとなかなか広告を表示することができなくなってしまいます． その際よく使われるのはeCPMという指標です． eCPMはそ ... #Article#NLP
Issue Date: 2021-10-26 自然言語系AIサービスと著作権侵害 #Article#MachineLearning#Pocket#Infrastructure
Issue Date: 2021-10-19 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, Sculley+, Google Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/137843973-576deeb7-778d-44d8-aac8-5ed5c4fa7d2b.png) よく見るML codeが全体のごく一部で、その他の基盤が大半を占めてますよ ... #Article#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2021-10-16 実臨床・Webサービス領域での機械学習研究 開発の標準化 Comment並列して走る機械学習案件をどのように効果的に捌いているか説明。①タイトな締切→ 高速化で対処→ よく使う機能をML自身に実装する②並行して走る案件→ 並列化　→ Kubernetesを用いて、タスクごとに異なるノードで分散処理（e.g CVのFoldごとにノード分散、推論ユーザごとにノ ... #Article
Issue Date: 2021-07-16 【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法-, omiita #Article#RecommenderSystems#Pocket
Issue Date: 2021-07-02 Continuously Improving Recommender Systems for Competitive Advantage Using NVIDIA Merlin and MLOps CommentRecommender System運用のためのアーキテクチャに関する情報 ... #Article#Tools#Library
Issue Date: 2021-06-29 optuna_tips #Article#BeamSearch
Issue Date: 2021-06-24 beam search解説 _ コード付き Commentビームサーチについて、コード付きで説明してくれており、大変わかりやすい。 heapqを使って実装している。また、ビームサーチをbatchに対して行う方法についても書いてある（ただ、一部に対してしかbatchでの処理は適用できていない）。 自分もバッチに対して効率的にビームサーチするにはどのように ... #Article#Tools#NLP#Library
Issue Date: 2021-06-11 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 _ pycon-jp-2020 Comment各形態素解析ライブラリの特徴や比較がされていて、自分の用途・目的に合わせてどの形態素解析器が良いか意思決定する際に有用![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121644722-56025800-cace-11eb-9f ... #Article#Pocket
Issue Date: 2021-06-07 ゼロから始めてオフライン強化学習とConservative Q-Learningを理解する #Article#NeuralNetwork#Tools#Library
Issue Date: 2021-06-06 TRTorch Commentpytorchの推論を高速化できるライブラリ。6倍ほど早くなった模様。TorchScriptを介して変換するので、PythonだけでなくC++でも動作できるらしい。 ... #Article#Tools#Library
Issue Date: 2021-06-05 pytorch tips Comment【PyTorchでたまに使うけどググって情報探すのに時間かかるやつ】 https://trap.jp/post/1122/ scatter_add, einsum, Bilinear あたりが説明されている【NLLossの細かい挙動】 https://tatsukawa.hatenablog.co ... #Article
Issue Date: 2021-06-03 ResNetからSkip Connectionを取り除く研究についてのサーベイ, 徳永 CommentSkip Connectionは推論時のメモリ消費量が増える推論時に計算量の割に実際の計算が重たくなりがち（特にDNN専用アクセラレーターにおいてその傾向がありがち）というデメリットがあり、SkipConnection無しで性能を出したいことから、様々な研究が行われている模様。ResNetを学習し、 ... #Article#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#NeuralNetwork#ComputerVision
Issue Date: 2021-05-24 EfficientNet解説 Comment既存画像認識モデルの構造は変化させず、広さ、深さ、解像度を複合スケーリングすることで、従来よりも少ないパラメータ数、かつ学習速度でSoTAを達成。広さ、深さ、解像度はそれぞれ性能に互いに影響しあっており、従来のように別々にスケーリングするのではなく、3つのバランスをとりながらスケーリングする。スケー ... #Article#NLP
Issue Date: 2021-05-19 GLUEベンチマークの各タスクデータの概要 Comment各タスクごとにサンプルとその説明が付与されており、ぱっと見でどんなタスクかすぐ分かる ... #Article#RecommenderSystems#Tools#Dataset
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ... #Article
Issue Date: 2020-07-30 Colaborative Metric Learningまとめ Commentuserのembeddingに対し、このuserと共起した(購入やクリックされた)itemを近くに、共起していないitemを遠くに埋め込むような学習方法 ... #Article
Issue Date: 2020-07-30 近似最近傍探索の最前線 Commentk-NNベースドなRecommender Systemを構築したけど、Inferenceに時間がかかって、先方のレスポンスタイムの要求が満たせない...というときに役に立ちそう。yahooのNGTといった実装も転がっている（Apache-2.0 License）： https://techblog. ... #Article
Issue Date: 2020-01-16 Key trends from NeurIPS 2019 #Article
Issue Date: 2020-01-13 BERT入門 Comment自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 https://qiita.com/omiita/items/72998858efc19a368e50Transformer関連 #245 あたりを先に読んでからが読むと良い 要は ・Transformerをたくさん積んだモデル ・NSPとMLMで双 ... #Article
Issue Date: 2019-11-09 EMNLP 2019 spec tutorial #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2019-08-19 Explainable AI in Industry, KDD19 #Article#NeuralNetwork#GraphBased
Issue Date: 2019-05-31 Representation Learning on Graphs: Methods and Applications, Hamilton+, 2017 #Article#Survey#Dataset
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ... #Article#RecommenderSystems#Explanation
Issue Date: 2019-01-23 Designing and Evaluating Explanations for Recommender Systems, Tintarev+, Recommender Systems Handbook, 2011 CommentRecommender Systems HandbookのChapter。#162 のSurveyと同じ著者による執筆。 推薦のExplanationといえばこの人というイメージ。D論：http://navatintarev.com/papers/Nava%20Tintarev_PhD_Thesis ... #Article#RecommenderSystems#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 Context Aware Recommender Systems, Adomavicius+, AAAI, 2011 CommentAdomaviciusらによるContext Aware Recsysチュートリアル ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP
Issue Date: 2018-11-16 AllenNLP Commenthttps://docs.google.com/presentation/d/17NoJY2SnC2UMbVegaRCWA7Oca7UCZ3vHnMqBV4SUayc/preview?slide=id.g43b8d8e880_0_8 ... #Article#NeuralNetwork#MachineLearning#NLP
Issue Date: 2018-06-29 Pytorchによるtransformer実装チュートリアル #Article#NeuralNetwork#MachineLearning#NLP
Issue Date: 2018-02-19 ニューラルネット勉強会（LSTM編）, Seitaro Shinagawa, 2016 CommentLSTMの基礎から、実装する上でのTipsがまとまっている。 zero padding, dropoutのかけかた、normalizationの手法など。 ... #Article#MachineLearning
Issue Date: 2018-02-12 Curriculum Learning Comment牛久先生によるCurriculum Learningチュートリアル ... #Article#MachineTranslation#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2018-01-15 自然言語処理のためのDeep Learning, Yuta Kikuchi #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview, Burges, Microsoft Research Technical Report, 2010 #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Confidence Weightedでランク学習を実装してみた #Article#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 ランキング学習ことはじめ, DSIRNLP#1, 2011 #Article#MachineLearning#OnlineLearning
Issue Date: 2017-12-31 オンライン学習 Comment## 目次 定式化 評価法：Regretなど パーセプトロン Passive Aggressive Algorithm (アルゴリズムと損失の限界の評価） Confidence Weighted Algorithm Pegasos Coordinate Descent バッチ、オン ... #Article#NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2017-12-31 Efficient Methods and Hardware for Deep Learning, Han, Stanford University, 2017 #Article#UserModeling
Issue Date: 2017-12-28 Machine Learning for User Modeling, User modeling and User-adapted Interaction, Webb+, 2001, 2001.03 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401936-ca4ff66a-ebe1-11e7-81bc-c31a37acae27.png) ![image](https://user-images.githubuse ...

### LanguageModel (26)

#RecommenderSystems#GenerativeAI#DiffusionModel
Issue Date: 2024-09-24 Recommendation with Generative Models, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Comment生成モデルやGenerativeAIによるRecSysの教科書![image](https://github.com/user-attachments/assets/a76e5fd2-cd82-43f9-ac64-bb33c5fe1dc2) ... #Pocket#NLP#Chain-of-Thought
Issue Date: 2023-11-21 Igniting Language Intelligence: The Hitchhikers Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents, Zhuosheng Zhang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、言語知能の分野で劇的な進歩を遂げており、複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。特に、chain-of-thought（CoT）推論技術を活用することで、中間ステップを形成し、解釈可能性や制御可能性を向上させることができます。この論文では、CoT技術の基本的なメカニズムやその効果について詳しく解説し、言語エージェントの開発における応用例を紹介しています。将来の研究の展望にも触れており、初心者から経験豊富な研究者まで幅広い読者に対応しています。関連論文のリポジトリも提供されています。 CommentCoTに関するチュートリアル論文 ... #Survey#NLP
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ...

#Pocket
Issue Date: 2023-04-27 Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond, Yang+, Amazon, arXiv23 CommentLLMに関するチュートリアル ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235145819-842cdef3-485c-4553-b234-46d4896a5ed7.png)encoder-onlyとまとめられているもの ... #Article#NLP#Attention#Article
Issue Date: 2024-12-28 MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07 CommentDeepSeekで使われているMulti Head Latent Attention（MLA）ってなんだ？と思い読んだ。端的に言うと、GQAやMQAは、KVのヘッドをそもそも減らしてKV Cacheを抑えよう、という手法だったが、MLAはKVを低ランクなベクトルに圧縮して保持し、使う時に復元するとい ... #Article#NLP#Alignment#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Pretraining#Pocket#NLP#Finetuning (SFT)#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#Efficiency/SpeedUp#Pocket
Issue Date: 2024-09-25 LLMの効率化・高速化を支えるアルゴリズム, Tatsuya Urabe, 2024.09 #Article#ComputerVision#MachineLearning#NLP#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#Slide
Issue Date: 2024-09-01 大規模言語モデル （LLM） の技術と最新動向, Ikuya Yamada, 2024.06 CommentLLMの原理の基礎的な内容について、丁寧かつコンパクトにまとまっている。 >ファインチューニングは新しい知識の学習ではなく知識の使い方を学習させるのに向いている これをきちんと念頭に置いておかないと落とし穴にハマると思う。引用元の論文読みたい(#1371)。画像は資料中より引用。LLMの作り方に ... #Article#NLP#OpenWeightLLM#Slide
Issue Date: 2024-08-26 論文紹介 _ The Llama 3 Herd of Models, 2024.08 CommentLlama3の事前学習や事後学習のノウハウが詰まっており（安全性なども含む）、LLM学習に必要な要素が図解されており、非常に分かりやすい。 たとえば下記図（スライド中より引用）などは、LLMの学習過程を説明する際にわかりやすそう ![image](https://github.com/useLLM ... #Article#Pretraining#NLP#Article
Issue Date: 2024-07-08 GENIAC: 172B 事前学習知見, 2024 CommentLLMの事前学習における知見がまとまっている記事とのこと・Megatron LMで学習　→ 3D Parallelismなどの分散学習手法によりHF Trainerより高速　→ Data Parallelim、Tensor Parallelism、 Pipeline Parallelismを組み合わ ... #Article#NLP
Issue Date: 2024-07-03 より良いTransformerをつくる, Shun Kiyono, 2022 #Article#NLP
Issue Date: 2024-04-03 LLMの現在, 202404, Preffered Elements #Article#Survey#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Survey#InformationRetrieval#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#Efficiency/SpeedUp#NLP
Issue Date: 2023-12-15 optimize-llm, HuggingFace CommentLLMをoptimizeする実用的なチュートリアルこちらも有用なので参照のこと 【GPU inference】 https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_infer_gpu_one ... #Article#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#NLP#Alignment#GenerativeAI#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-11-01 IBIS2023チュートリアル「大規模言語モデル活用技術の最前線」 CommentLLMの応用研究やPromptingを中心としたチュートリアル。アノテーションや対話式推薦システムへの活用、ReAct、プロンプトの最適化技術、CoTの基本から応用まで幅広くまとまっているので、LLMの応用技術の概観や、CoTを実践したい人に非常に有用だと思う。 ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-10-10 Large Language Model （in 2023）, OpenAI CommentLLMの研究開発動向を俯瞰するのに有用らしい ... #Article
Issue Date: 2023-09-29 GGML_GGUF_GPTQの違い Comment量子化に関する技術であるGGML, GGUF, GPTQに関する詳細なまとめよくわからんが筆者の言葉を引用すると >llama.cppならGGUF、TransformerならGPTQって感じ？ ということなので、これらは量子化を行うための技術を提供するライブラリであり、GGUF/GGMLはll ... #Article#NLP
Issue Date: 2023-09-04 大規模言語モデル, 岡崎先生, 2023 Comment岡崎先生による大規模言語モデルのチュートリアル 最近のLLMまでの歴史、transformerなどの基礎的な内容から、最新の内容まで数式付きで詳細にまとまっている ... #Article#NLP#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ... #Article#NLP#Prompting#Article
Issue Date: 2023-05-12 Prompt Engineering vs. Blind Prompting, 2023 Commentexperimentalな手法でprompt engineeringする際のoverview ...

### Library (7)

#Article#RecommenderSystems#Embeddings#Efficiency/SpeedUp
Issue Date: 2023-04-25 Training a recommendation model with dynamic embeddings Commentdynamic embeddingを使った推薦システムの構築方法の解説（理解が間違っているかもしれないが）推薦システムは典型的にはユーザとアイテムをベクトル表現し、関連度を測ることで推薦をしている。この枠組みをめっちゃスケールさせるととんでもない数のEmbeddingを保持することになり、メモリ上に ... #Article#NeuralNetwork#Transformer
Issue Date: 2022-12-01 BetterTransformer, Out of the Box Performance for Hugging Face Transformers Commentたった1ライン追加するだけで、Transformerのinferenceが最大で4.5倍高速化されるBetterTransformerの解説記事better_model = BetterTransformer.transform(model) ... #Article#Tools
Issue Date: 2022-08-03 pandas tips Comment◆遅くないpandasの書き方 https://naotaka1128.hatenadiary.jp/entry/2021/12/07/083000#iterrows-%E3%81%AF%E7%B5%B6%E5%AF%BE%E3%81%AB%E4%BD%BF%E3%82%8F%E3%81%AA%E ...

#Article#Tools
Issue Date: 2021-06-29 optuna_tips #Article#Tools#NLP
Issue Date: 2021-06-11 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 _ pycon-jp-2020 Comment各形態素解析ライブラリの特徴や比較がされていて、自分の用途・目的に合わせてどの形態素解析器が良いか意思決定する際に有用![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/121644722-56025800-cace-11eb-9f ... #Article#NeuralNetwork#Tools
Issue Date: 2021-06-06 TRTorch Commentpytorchの推論を高速化できるライブラリ。6倍ほど早くなった模様。TorchScriptを介して変換するので、PythonだけでなくC++でも動作できるらしい。 ... #Article#Tools
Issue Date: 2021-06-05 pytorch tips Comment【PyTorchでたまに使うけどググって情報探すのに時間かかるやつ】 https://trap.jp/post/1122/ scatter_add, einsum, Bilinear あたりが説明されている【NLLossの細かい挙動】 https://tatsukawa.hatenablog.co ...

### Survey (5)

#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Challenges and Applications of Large Language Models, Jean Kaddour+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、研究者が分野の現状を理解し、生産的になるための問題と応用成功例を確立することを目指しています。 CommentLLMのここ数年の進化早すぎわろたでキャッチアップむずいので、未解決の課題や、すでに良い感じのアプリケーションの分野分かりづらいので、まとめました論文 ... #Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#InformationRetrieval#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval

#Article#Transformer
Issue Date: 2023-02-14 30分で完全理解するTransformerの世界 Comment非常に詳細で実質日本語のサーベイ論文のようなもの ... #Article#Dataset
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ...

### Dataset (4)

#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ... #Article#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#RecommenderSystems#Tools
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ...

#Article#Survey
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (4)

#Article#InformationRetrieval#NLP
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#Survey#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Article
Issue Date: 2023-11-22 Deconstructing RAG CommentRAGにおける様々な戦略がまとまっている（リンク付き ...

#Article#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ...

### Alignment (3)

#Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#NLP#LanguageModel#GenerativeAI#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ... #Article#MachineTranslation#NLP
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ...

### Finetuning (SFT) (3)

#Article#NLP#LanguageModel#Alignment#Chain-of-Thought#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#Video
Issue Date: 2024-12-25 Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models （LLMs）, StanfordUnivercity, 2024.09 Commentスタンフォード大学によるLLM構築に関する講義。事前学習と事後学習両方ともカバーしているらしい。 ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-29 LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか Comment>LLMのファインチューニングは、「形式」の学習は効果的ですが、「事実」の学習は不得意です。> シェイクスピアの脚本のデータセット (tiny-shakespeare) の「ロミオ」を「ボブ」に置き換えてファインチューニングして、新モデルの頭の中では「ロミオ」と「ボブ」をどう記憶しているかを確参考: ...

### GenerativeAI (3)

#RecommenderSystems#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2024-09-24 Recommendation with Generative Models, Yashar Deldjoo+, N_A, arXiv24 Comment生成モデルやGenerativeAIによるRecSysの教科書![image](https://github.com/user-attachments/assets/a76e5fd2-cd82-43f9-ac64-bb33c5fe1dc2) ... #Article#Repository
Issue Date: 2024-12-12 GoogleCloudPlatform_generative-ai, Google, 2024.12 CommentGoogle Cloudで生成AI（Gemini+Vertex AI）を動かすためのサンプルコード集元ポスト:https://x.com/kazunori_279/status/1866975767869231547?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#NLP#LanguageModel#Alignment#Hallucination#Article
Issue Date: 2023-11-03 生成AIが抱えるリスクと対策, LYCorp‘23 Commentこの資料をスタートにReferしている論文などを勉強すると、GenerativeAIのリスク周りに詳しくなれそう。この辺は疎いので勉強になる。しかし、LLMのAlignmentが不十分だったり、Hallucinationを100%防ぐことは原理的に不可能だと思われるので、この辺とどう付き合っていく ...

### MachineTranslation (2)

#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2018-01-15 ゼロから始める ニューラルネットワーク機械翻訳, 中澤敏明, NLP17 Comment中澤さんによるNMTチュートリアル。 ... #Article#NLP#Alignment
Issue Date: 2018-01-15 ALAGIN 機械翻訳セミナー 単語アライメント, Graham Neubig CommentNeubigさんによる単語アライメントチュートリアル ...

### InteractiveRecommenderSystems (1)

#RecommenderSystems#Slide#RecSys
Issue Date: 2017-12-28 Interactive Recommender Systems, Netflix, RecSys15, 2015.09

### OnlineEvaluation (1)

#InformationRetrieval
Issue Date: 2018-01-01 Practical Online Retrieval Evaluation, SIGIR11, Tutorial

### SentimentAnalysis (1)

#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2018-01-01 Neural Network for Sentiment Analysis, EMNLP16

### StudentPerformancePrediction (1)

#Article#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ...

### KnowledgeTracing (1)

#Article#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ...

### DocumentSummarization (1)

#NLP#Dataset
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ...

### CTRPrediction (1)

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2021-10-29 バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ, 関さん Commentなぜクリック率を上げたいのかという説明が非常に参考になる： >しかしその広告を掲載する側から考えればクリック率の低い広告を出すことは売上が下がってしまうため，クリック率が>低いとなかなか広告を表示することができなくなってしまいます． その際よく使われるのはeCPMという指標です． eCPMはそ ...

### Evaluation (1)

#Article#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ...

## Dataset (79)

#RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel#SessionBased#Personalization#Evaluation
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #ComputerVision#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ...

#NLP#FactualConsistency#Conversation
Issue Date: 2024-12-05 事実正誤判定が不要な生成応答の検出に向けた データセットの収集と分析, rryohei Kamei+, NLP24, 2024.03 #NLP#AES(AutomatedEssayScoring)#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 Japanese-English Sentence Translation Exercises Dataset for Automatic Grading, Miura+, EACL24, 2024.03 CommentThis paper proposes the task of automatic assessment of Sentence Translation Exercises (STEs), that have been used in the early stage of L2 language l ... #InformationRetrieval#NLP#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #ComputerVision#Pocket
Issue Date: 2024-09-30 COM Kitchens: An Unedited Overhead-view Video Dataset as a Vision-Language Benchmark, Koki Maeda+, N_A, ECCV24 Commentとてもおもしろそう！ ... #ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-30 What matters when building vision-language models?, Hugo Laurençon+, N_A, arXiv24 Comment元ポストにOpenVLMの進展の歴史が載っている。構築されたデータセットも公開される模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/9675c2ad-650a-460b-9655-1c6347d07f58)元ポスト:https://x ... #NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-09-20 Instruction Tuning with GPT-4, Baolin Peng+, N_A, arXiv23 Comment現在はOpenAIの利用規約において、outputを利用してOpenAIと競合するモデルを構築することは禁止されているので、この点には注意が必要https://openai.com/ja-JP/policies/terms-of-use/ ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #InformationRetrieval#Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 UniIR: Training and Benchmarking Universal Multimodal Information Retrievers, Cong Wei+, N_A, arXiv23 Summary従来の情報検索モデルは一様な形式を前提としているため、異なる情報検索の要求に対応できない。そこで、UniIRという統一された指示に基づくマルチモーダルリトリーバーを提案する。UniIRは異なるリトリーバルタスクを処理できるように設計され、10のマルチモーダルIRデータセットでトレーニングされる。実験結果はUniIRの汎化能力を示し、M-BEIRというマルチモーダルリトリーバルベンチマークも構築された。 Comment後で読む（画像は元ツイートより元ツイート: https://x.com/congwei1230/status/1730307767469068476?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Pocket#NLP#LanguageModel#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-11-22 GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark, David Rein+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質で非常に困難な多肢選択問題からなるGPQAデータセットを提案します。このデータセットは、専門家でも高い正答率を達成できず、最先端のAIシステムでも困難であることが示されています。将来のAIシステムの開発において、スケーラブルな監督方法を開発する必要があります。これにより、スキルを持つ監督者がAIシステムから信頼性のある情報を得ることができるようになります。GPQAデータセットは、スケーラブルな監督実験を可能にし、人間の専門家がAIシステムから真実の情報を確実に得る方法を考案するのに役立つことが期待されています。 Comment該当領域のPh.D所有者でも74%、高いスキルを持つ非専門家（Googleへアクセスして良い環境）で34%しか正答できないQAデータセット。元ツイート: https://x.com/idavidrein/status/1727033002234909060?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0Ip ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Alignment#Conversation
Issue Date: 2023-10-09 RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models, Zekun Moore Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して役割演技の能力を向上させるためのフレームワークであるRoleLLMを提案しています。RoleLLMは、役割プロファイルの構築、コンテキストベースの指示生成、役割プロンプトによる話し方の模倣、オープンソースモデルの微調整と役割のカスタマイズの4つのステージで構成されています。さらに、RoleBenchと呼ばれる役割演技のためのベンチマークデータセットを作成し、RoleLLaMAとRoleGLMというモデルを開発しました。これにより、役割演技の能力が大幅に向上し、GPT-4と同等の結果を達成しました。 Comment# Overview # RoleBench ... #MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#InstructionTuning#NumericReasoning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ... #Pocket#NLP#LanguageModel#StructuredData
Issue Date: 2023-09-30 Struc-Bench: Are Large Language Models Really Good at Generating Complex Structured Data?, Xiangru Tang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価し、構造に注意したファインチューニング手法を提案します。さらに、Struc-Benchというデータセットを使用して、複雑な構造化データ生成のパフォーマンスを評価します。実験の結果、提案手法は他の評価されたLLMsよりも優れた性能を示しました。また、モデルの能力マップを提示し、LLMsの弱点と将来の研究の方向性を示唆しています。詳細はhttps://github.com/gersteinlab/Struc-Benchを参照してください。 CommentFormatに関する情報を含むデータでInstruction TuningすることでFormatCoT（フォーマットに関する情報のCoT）を実現している模様。ざっくりしか論文を読んでいないが詳細な情報があまり書かれていない印象で、ちょっとなんともいえない。 ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Pocket#NLP#QuestionAnswering#Finetuning (SFT)#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2023-08-21 Self-Alignment with Instruction Backtranslation, Xian Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質な指示に従う言語モデルを構築するためのスケーラブルな手法を提案します。この手法では、少量のシードデータとウェブコーパスを使用して言語モデルをファインチューニングし、指示のプロンプトを生成してトレーニング例を構築します。そして、高品質な例を選択してモデルを強化します。この手法を使用すると、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、自己整列の効果を実証できます。 Comment人間が書いたテキストを対応するinstructionに自動的にラベル付けする手法を提案。これにより高品質なinstruction following LLMの構築が可能手法概要結果的に得られるデータは、訓練において非常にインパクトがあり高品質なものとなる。実際に、他の同サイズのinstruct tu ... #NLP#AudioProcessing
Issue Date: 2023-08-16 ReazonSpeech: A Free and Massive Corpus for Japanese ASR, Yin+, NLP23 Comment超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開 ワンセグのデータにから生成 ... #NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models, Xiaoxuan Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の進歩により、数学のベンチマークでの性能向上が示されているが、これらのベンチマークは限定的な範囲の問題に限定されていることが指摘される。そこで、複雑な科学的問題解決に必要な推論能力を検証するための包括的なベンチマークスイートSciBenchを提案する。SciBenchには、大学レベルの科学的問題を含むオープンセットと、学部レベルの試験問題を含むクローズドセットの2つのデータセットが含まれている。さらに、2つの代表的なLLMを用いた詳細なベンチマーク研究を行い、現在のLLMのパフォーマンスが不十分であることを示した。また、ユーザースタディを通じて、LLMが犯すエラーを10の問題解決能力に分類し、特定のプロンプティング戦略が他の戦略よりも優れているわけではないことを明らかにした。SciBenchは、LLMの推論能力の向上を促進し、科学研究と発見に貢献することを目指している。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Programming
Issue Date: 2023-07-18 Socratic Questioning of Novice Debuggers: A Benchmark Dataset and Preliminary Evaluations, ACL-BEA23 Summary本研究では、初心者プログラマがバグのある計算問題を解決する際に、ソクラテス的な対話を行うデータセットを紹介し、GPTベースの言語モデルのデバッグ能力を評価しました。GPT-4はGPT-3.5よりも優れたパフォーマンスを示しましたが、まだ人間の専門家には及ばず、さらなる研究が必要です。 #NLP#GrammaticalErrorCorrection
Issue Date: 2023-07-18 Enhancing Grammatical Error Correction Systems with Explanations, ACL23 Summary文法エラー修正システムの性能向上のために、エビデンスワードと文法エラータイプが注釈付けされた大規模なデータセットであるEXPECTを紹介する。このデータセットを使用して、説明可能なGECシステムのベースラインと分析を提案し、人間の評価によってその有用性を確認する。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#NLP#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization, ACL23 Summary会議の要約技術の開発には注釈付きの会議コーパスが必要ですが、その欠如が問題となっています。本研究では、新しいベンチマークデータセットであるMeetingBankを提案しました。MeetingBankは、会議議事録を短いパッセージに分割し、特定のセグメントと対応させることで、会議の要約プロセスを管理しやすいタスクに分割することができます。このデータセットは、会議要約システムのテストベッドとして利用できるだけでなく、一般の人々が議会の意思決定の仕組みを理解するのにも役立ちます。ビデオリンク、トランスクリプト、参照要約などのデータを一般に公開し、会議要約技術の開発を促進します。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Controllable#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #ComputerVision#NLP#Personalization#MulltiModal#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MPCHAT: Towards Multimodal Persona-Grounded Conversation, ACL23 Summary本研究では、テキストと画像の両方を使用してパーソナを拡張し、マルチモーダルな対話エージェントを構築するためのデータセットであるMPCHATを提案します。さらに、マルチモーダルパーソナを組み込むことで、応答予測、パーソナのグラウンディング予測、話者の識別といったタスクのパフォーマンスを統計的に有意に改善できることを示します。この研究は、マルチモーダルな対話理解においてマルチモーダルパーソナの重要性を強調し、MPCHATが高品質なリソースとして役立つことを示しています。 #NLP#InstructionTuning
Issue Date: 2023-07-13 Unnatural Instructions: Tuning Language Models with （Almost） No Human Labor, ACL23 Summary本研究では、人間の監督を必要としない方法で収集された大規模なデータセット「Unnatural Instructions」を紹介します。このデータセットを使用して、言語モデルのトレーニングを行い、既存のモデルを上回る性能を実現しました。これにより、クラウドソーシングに頼らずにデータセットを拡張し、多様性を持たせることができることが示されました。 #NLP#LanguageModel#TheoryOfMind#Evaluation
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #NLP#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #NLP#Evaluation#Hallucination
Issue Date: 2023-05-20 TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models, Zorik Gekhman+, N_A, arXiv23 Summary自然言語推論（NLI）モデルを使用した事実の一貫性評価には限界があり、大規模言語モデル（LLMs）は計算コストが高いため実用的ではない。そこで、TrueTeacherというLLMを使用して多様なモデル生成要約を注釈付けすることによって合成データを生成する方法を提案し、既存の合成データ生成方法と比較して優位性と堅牢性を示した。140万の例を含む大規模な合成データセットを公開した。 CommentFactual Consistency Evaluationに関する研究。オリジナルのテキストに対して、様々な規模の言語モデルを用いて要約を生成。生成された要約に対してfactual informationが正しく含まれているかをラベル付けする方法を提案。 ... #NLP#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2023-04-26 LaMP: When Large Language Models Meet Personalization, Selemi+, University of Massachusetts Amherst （w_ Google Research）, arXiv23 Comment# 概要 Personalizationはユーザのニーズや嗜好に応えるために重要な技術で、IRやRecSysで盛んに研究されてきたが、NLPではあまり実施されてこなかった。しかし、最近のタスクで、text classificationやgeneration taskでPersonalization# ... #MachineTranslation#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv22 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク ... #NLP#QuestionAnswering
Issue Date: 2022-02-07 JaQuAD: Japanese Question Answering Dataset for Machine Reading Comprehension, arXiv22 CommentSQuAD likeな日本語のQAデータセット https://github.com/SkelterLabsInc/JaQuAD ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 Training Verifiers to Solve Math Word Problems, Karl Cobbe+, arXiv21 Comment## 気持ち 当時の最も大きいレベルのモデルでも multi-stepのreasoningが必要な問題は失敗する モデルをFinetuningをしても致命的なミスが含まれる 特に、数学は個々のミスに対して非常にsensitiveであり、一回ミスをして異なる解法のパスに入ってしまうとTodo: 続きを ... #DocumentSummarization#Metrics#Tools#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#MultitaskLearning
Issue Date: 2023-07-26 Measuring Massive Multitask Language Understanding, Dan Hendrycks+, N_A, ICLR21 Summary私たちは、マルチタスクのテキストモデルの正確性を測定するための新しいテストを提案しています。このテストは、57のタスクをカバーし、広範な世界知識と問題解決能力を必要とします。現在のモデルはまだ専門家レベルの正確性に達しておらず、性能に偏りがあります。私たちのテストは、モデルの理解の幅と深さを評価し、重要な欠点を特定するために使用できます。 #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ... #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#Personalization
Issue Date: 2023-04-30 ニュース記事に対する談話構造と興味度のアノテーション ～ニュース対話システムのパーソナライズに向けて～, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 Commentニュース記事に対して談話構造および，ユーザのプロフィールと記事の話題・文に対するユーザの興味度を付与したデータセット。 プロフィールとして以下を収集： 性別 年齢， 住んでいる地域 職種 業種 ニュースを見る頻度， ニュースをよくチェックする時間帯 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2022-08-18 Biomedical Data-to-Text Generation via Fine-Tuning Transformers, Ruslan+, INLG21 Commentbiomedical domainの新たなdata2textデータセットを提供。事前学習済みのBART, T5等をfinetuningすることで高精度にテキストが生成できることを示した。 ... #DocumentSummarization#Tutorial#NLP
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ... #DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2018-06-29 Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies, Max+, NAACL18 Comment文書要約に使用可能なデータセット 38の出版元からデータを収集し、サイズは1.3M article程度 既存のデータセットと比較すると、Coverageが高く生成的なものを多く含むことが特徴 詳細は：https://summari.es ... #NLP#STS (SemanticTextualSimilarity)
Issue Date: 2023-07-31 Construction of a Japanese Word Similarity Dataset, Yuya Sakaizawa+, N_A, arXiv17 Summary日本語の分散表現の評価のために、日本語の単語の類似性データセットを構築した。このデータセットは、日本語の分散表現の評価に使用できる初めてのリソースであり、一般的な単語だけでなく珍しい単語も含まれている。 Commentgithub: https://github.com/tmu-nlp/JapaneseWordSimilarityDataset 単語レベルの類似度をベンチマーキングしたい場合は使ってもよいかも。 ... #NLP#Discourse
Issue Date: 2018-01-19 Characterizing Online Discussion Using Coarse Discourse Sequences, Zhang+, ICWSM17, （Reddit Coarse Discourse data） CommentRedditのDiscussion Forumに9種類のDiscourse Actsを付与したデータ。 データを作成する際は、以下の処理を適用： * Google Big Query dump のRedditデータ238Mスレッド * それにReply Filterをかけ87.5Mスレッド ... #Pocket#NLP#QuestionAnswering#ReadingComprehension
Issue Date: 2023-11-19 NewsQA: A Machine Comprehension Dataset, Adam Trischler+, N_A, arXiv16 SummaryNewsQAというデータセットは、10万以上の人間によって生成された質問と回答のペアを含んでいます。このデータセットは、CNNのニュース記事に基づいて作成されており、探索的な推論を必要とする質問を収集するために4つの段階のプロセスを経ています。徹底的な分析により、NewsQAが単純な単語のマッチングやテキストの含意の認識以上の能力を要求することがわかりました。このデータセットは、人間のパフォーマンスと機械のパフォーマンスの差を測定し、将来の研究の進歩を示しています。データセットは無料で利用できます。 CommentSQuADよりも回答をするために複雑な推論を必要とするQAデータセット。規模感はSQuADと同等レベル。 WordMatchingにとどまらず、回答が存在しない、あるいは記事中でユニークではないものも含まれる。 ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, Lebret+, Lebret+, EMNLP16 #Single#DocumentSummarization#NeuralNetwork#Sentence#Document#NLP#Abstractive
Issue Date: 2017-12-28 LCSTS: A large scale chinese short text summarizatino dataset, Hu+, EMNLP15 CommentLarge Chinese Short Text Summarization (LCSTS) datasetを作成 データセットを作成する際は、Weibo上の特定のorganizationの投稿の特徴を利用。 Weiboにニュースを投稿する際に、投稿の冒頭にニュースのvery short sCop ... #Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#InstructionTuning#SyntheticData
Issue Date: 2024-11-21 SmolLM2, 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1859598525723488478?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QOrca-AgenInstruct-1M #1521 よりもSmolLMのSFTで各種ベンチで高い性能を獲得![image]( ... #Article#MachineTranslation#NLP#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参 ... #Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp Corpus v3, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-jp-3 #1418 の学習に利用されているコーパス ... #Article#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-08-30 Firecrawl, 2024.09 CommentsitemapなしでWebサイト全体をクローリングできるAPI。LLMで利用可能なマークダウンや、構造化データに変換もしてくれる模様。 ... #Article#Tutorial#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#MachineLearning#AudioProcessing
Issue Date: 2023-08-16 CommonVoice Comment音声対応のアプリケーションをトレーニングするために誰でも使用できるオープンソースの多言語音声データセット ... #Article#NLP#LanguageModel#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ... #Article#RecommenderSystems#NLP#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。 #Article#RecommenderSystems#NLP
Issue Date: 2023-05-06 SNAP: Web data: Amazon reviews #Article#NLP#InstructionTuning#DataDistillation
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ... #Article#Education#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset #Article#RecommenderSystems#CTRPrediction
Issue Date: 2021-06-01 Criteo Dataset CommentCriteo Dataset (https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/data) DeepFM等のモデルで利用されているCTR Predictionのためのデータセット # Data Description traAvazu D ... #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#RecommenderSystems#Tutorial#Tools
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2020-08-29 Open Bandit Dataset CommentOpen Bandit pipelineも参照資料: https://speakerdeck.com/usaito/off-policy-evaluationfalseji-chu-toopen-bandit-dataset-and-pipelinefalseshao-jie ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP#LanguageModel#Library
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2019-04-12 Recommender System Datasets, Julian McAuley CommentRecommender Systems研究に利用できる各種データセットを、Julian McAuley氏がまとめている。 氏が独自にクロールしたデータ等も含まれている。 非常に有用。 ... #Article#Tutorial#Survey
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ... #Article#Multi#DocumentSummarization#NLP#QueryBiased#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL.14 Comment[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf) ... #Article#DocumentSummarization#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 DUC 2007, Update Summarization Dataset

### LanguageModel (34)

#RecommenderSystems#Pocket#SessionBased#Personalization#Evaluation
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #ComputerVision#InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ...

#ComputerVision#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-09-30 What matters when building vision-language models?, Hugo Laurençon+, N_A, arXiv24 Comment元ポストにOpenVLMの進展の歴史が載っている。構築されたデータセットも公開される模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/9675c2ad-650a-460b-9655-1c6347d07f58)元ポスト:https://x ... #NLP#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-09-20 Instruction Tuning with GPT-4, Baolin Peng+, N_A, arXiv23 Comment現在はOpenAIの利用規約において、outputを利用してOpenAIと競合するモデルを構築することは禁止されているので、この点には注意が必要https://openai.com/ja-JP/policies/terms-of-use/ ... #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #Pocket#NLP#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-11-22 GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark, David Rein+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質で非常に困難な多肢選択問題からなるGPQAデータセットを提案します。このデータセットは、専門家でも高い正答率を達成できず、最先端のAIシステムでも困難であることが示されています。将来のAIシステムの開発において、スケーラブルな監督方法を開発する必要があります。これにより、スキルを持つ監督者がAIシステムから信頼性のある情報を得ることができるようになります。GPQAデータセットは、スケーラブルな監督実験を可能にし、人間の専門家がAIシステムから真実の情報を確実に得る方法を考案するのに役立つことが期待されています。 Comment該当領域のPh.D所有者でも74%、高いスキルを持つ非専門家（Googleへアクセスして良い環境）で34%しか正答できないQAデータセット。元ツイート: https://x.com/idavidrein/status/1727033002234909060?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0Ip ... #Pocket#NLP#Evaluation#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #Pocket#NLP#Alignment#Conversation
Issue Date: 2023-10-09 RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models, Zekun Moore Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して役割演技の能力を向上させるためのフレームワークであるRoleLLMを提案しています。RoleLLMは、役割プロファイルの構築、コンテキストベースの指示生成、役割プロンプトによる話し方の模倣、オープンソースモデルの微調整と役割のカスタマイズの4つのステージで構成されています。さらに、RoleBenchと呼ばれる役割演技のためのベンチマークデータセットを作成し、RoleLLaMAとRoleGLMというモデルを開発しました。これにより、役割演技の能力が大幅に向上し、GPT-4と同等の結果を達成しました。 Comment# Overview # RoleBench ... #MachineLearning#Pocket#NLP#LLMAgent#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#InstructionTuning#NumericReasoning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ... #Pocket#NLP#StructuredData
Issue Date: 2023-09-30 Struc-Bench: Are Large Language Models Really Good at Generating Complex Structured Data?, Xiangru Tang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の能力を評価し、構造に注意したファインチューニング手法を提案します。さらに、Struc-Benchというデータセットを使用して、複雑な構造化データ生成のパフォーマンスを評価します。実験の結果、提案手法は他の評価されたLLMsよりも優れた性能を示しました。また、モデルの能力マップを提示し、LLMsの弱点と将来の研究の方向性を示唆しています。詳細はhttps://github.com/gersteinlab/Struc-Benchを参照してください。 CommentFormatに関する情報を含むデータでInstruction TuningすることでFormatCoT（フォーマットに関する情報のCoT）を実現している模様。ざっくりしか論文を読んでいないが詳細な情報があまり書かれていない印象で、ちょっとなんともいえない。 ... #Pocket#NLP#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #Pocket#NLP#InstructionTuning
Issue Date: 2023-08-21 Self-Alignment with Instruction Backtranslation, Xian Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質な指示に従う言語モデルを構築するためのスケーラブルな手法を提案します。この手法では、少量のシードデータとウェブコーパスを使用して言語モデルをファインチューニングし、指示のプロンプトを生成してトレーニング例を構築します。そして、高品質な例を選択してモデルを強化します。この手法を使用すると、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、自己整列の効果を実証できます。 Comment人間が書いたテキストを対応するinstructionに自動的にラベル付けする手法を提案。これにより高品質なinstruction following LLMの構築が可能手法概要結果的に得られるデータは、訓練において非常にインパクトがあり高品質なものとなる。実際に、他の同サイズのinstruct tu ... #NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #Pocket#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-07-22 SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models, Xiaoxuan Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の進歩により、数学のベンチマークでの性能向上が示されているが、これらのベンチマークは限定的な範囲の問題に限定されていることが指摘される。そこで、複雑な科学的問題解決に必要な推論能力を検証するための包括的なベンチマークスイートSciBenchを提案する。SciBenchには、大学レベルの科学的問題を含むオープンセットと、学部レベルの試験問題を含むクローズドセットの2つのデータセットが含まれている。さらに、2つの代表的なLLMを用いた詳細なベンチマーク研究を行い、現在のLLMのパフォーマンスが不十分であることを示した。また、ユーザースタディを通じて、LLMが犯すエラーを10の問題解決能力に分類し、特定のプロンプティング戦略が他の戦略よりも優れているわけではないことを明らかにした。SciBenchは、LLMの推論能力の向上を促進し、科学研究と発見に貢献することを目指している。 #Pocket#NLP#Programming
Issue Date: 2023-07-18 Socratic Questioning of Novice Debuggers: A Benchmark Dataset and Preliminary Evaluations, ACL-BEA23 Summary本研究では、初心者プログラマがバグのある計算問題を解決する際に、ソクラテス的な対話を行うデータセットを紹介し、GPTベースの言語モデルのデバッグ能力を評価しました。GPT-4はGPT-3.5よりも優れたパフォーマンスを示しましたが、まだ人間の専門家には及ばず、さらなる研究が必要です。 #NLP#TheoryOfMind#Evaluation
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #Pocket#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #Pocket#NLP#Finetuning (SFT)#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 Training Verifiers to Solve Math Word Problems, Karl Cobbe+, arXiv21 Comment## 気持ち 当時の最も大きいレベルのモデルでも multi-stepのreasoningが必要な問題は失敗する モデルをFinetuningをしても致命的なミスが含まれる 特に、数学は個々のミスに対して非常にsensitiveであり、一回ミスをして異なる解法のパスに入ってしまうとTodo: 続きを ... #Pocket#NLP#MultitaskLearning
Issue Date: 2023-07-26 Measuring Massive Multitask Language Understanding, Dan Hendrycks+, N_A, ICLR21 Summary私たちは、マルチタスクのテキストモデルの正確性を測定するための新しいテストを提案しています。このテストは、57のタスクをカバーし、広範な世界知識と問題解決能力を必要とします。現在のモデルはまだ専門家レベルの正確性に達しておらず、性能に偏りがあります。私たちのテストは、モデルの理解の幅と深さを評価し、重要な欠点を特定するために使用できます。 #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#PersonalizedGeneration#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ... #Article#NLP#Evaluation#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Tools#NLP#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-12-24 完全にオープンな約1,720億パラメータ（GPT-3級）の大規模言語モデル 「llm-jp-3-172b-instruct3」を一般公開 ～GPT-3.5を超える性能を達成～ , NII, 2024.12 CommentGPT3.5と同程度のパラメータ数のコーパス、モデル、ツール、全てを公開。学習データまで含めてオープンなモデルとしては世界最大規模とのこと。Instructionチューニング済みのモデルはライセンスを読むと、ライセンスに記述されている内容を遵守すれば、誰でも（日本人なら18歳以上とかはあるが）アクセ ... #Article#Survey#NLP#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#Finetuning (SFT)#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#NLP#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#NLP#Japanese
Issue Date: 2024-09-25 LLM-jp Corpus v3, LLM.jp, 2024.09 CommentLLM-jp-3 #1418 の学習に利用されているコーパス ... #Article#Repository
Issue Date: 2024-08-30 Firecrawl, 2024.09 CommentsitemapなしでWebサイト全体をクローリングできるAPI。LLMで利用可能なマークダウンや、構造化データに変換もしてくれる模様。 ... #Article#Tutorial#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#NLP#DialogueGeneration
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ... #Article#NeuralNetwork#Tools#NLP#Library
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ...

### Evaluation (20)

#RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel#SessionBased#Personalization
Issue Date: 2024-12-31 Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval, Fabian Paischer+, arXiv24 #NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #InformationRetrieval#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ...

#Pocket#NLP#LanguageModel#MultiLingual
Issue Date: 2023-11-14 MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks, Sanchit Ahuja+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの研究は急速に進展しており、英語以外の言語での評価が必要とされている。本研究では、新しいデータセットを追加したMEGAVERSEベンチマークを提案し、さまざまなLLMsを評価する。実験の結果、GPT4とPaLM2が優れたパフォーマンスを示したが、データの汚染などの問題があるため、さらなる取り組みが必要である。 #MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-08 L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models, Chenxin An+, N_A, arXiv23 Summary長い文脈の言語モデル（LCLM）の評価を標準化するために、L-Evalという評価スイートを提案しました。L-Evalには411の長いドキュメントと2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、多様な評価方法と指示スタイルを採用しています。オープンソースのモデルは商用モデルに比べて遅れていますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています。LCLMの生成結果は公開されています。 Commentlong contextに対するLLMの評価セット。411のlong documentに対する2kのquery-response pairのデータが存在。法律、fainance, school lectures, 長文対話、小説、ミーティングなどのドメインから成る。 ... #ComputerVision#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets, Seonghyeon Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の評価における課題を解決するため、細かい評価プロトコルであるFLASKを提案する。FLASKは、インスタンスごとのスキルセットレベルでの評価を可能にし、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる。具体的には、12の細かいスキルを定義し、各インスタンスにスキルのセットを割り当てることで評価セットを構築する。さらに、ターゲットドメインと難易度レベルの注釈を付けることで、モデルのパフォーマンスを包括的に分析する。FLASKを使用することで、モデルのパフォーマンスを正確に測定し、特定のスキルに優れたLLMsを分析することができる。また、実践者はFLASKを使用して、特定の状況に適したモデルを推奨することができる。 CommentこのベンチによるとLLaMA2でさえ、商用のLLMに比べると能力はかなり劣っているように見える。 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NLP#LanguageModel#TheoryOfMind
Issue Date: 2023-07-11 Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models, Kanishk Gandhi+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のTheory-of-Mind（ToM）推論能力を評価するための新しいフレームワークを提案し、新しい社会的推論のベンチマーク（BigToM）を作成しました。BigToMを使用して、さまざまなLLMsの社会的推論能力を評価し、GPT4が人間の推論パターンと類似したToMの能力を持っていることを示しましたが、他のLLMsは苦戦していることを示唆しています。 CommentLLMの社会的推論能力を評価するためのベンチマークを提案。ToMタスクとは、人間の信念、ゴール、メンタルstate、何を知っているか等をトラッキングすることが求められるタスクのこと。 ... #NLP#LLMAgent
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-03 Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks, Veniamin Veselovsky+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の普及率を調査するために、クラウドワーカーによるLLMの使用の事例研究を行った。結果から、33〜46％のクラウドワーカーがタスクの完了時にLLMsを使用していることが推定された。これにより、人間のデータが人間のものであることを確保するために新しい方法が必要であることが示唆された。 CommentMturkの言語生成タスクにおいて、Turkerのうち33-46%はLLMsを利用していることを明らかにした ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-16 KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models, Jifan Yu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMの評価を改善するために、KoLAという知識指向のベンチマークを構築した。このベンチマークは、19のタスクをカバーし、Wikipediaと新興コーパスを使用して、知識の幻覚を自動的に評価する独自の自己対照メトリックを含む対照的なシステムを採用している。21のオープンソースと商用のLLMを評価し、KoLAデータセットとオープン参加のリーダーボードは、LLMや知識関連システムの開発の参考資料として継続的に更新される。 #NLP#Hallucination
Issue Date: 2023-05-20 TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models, Zorik Gekhman+, N_A, arXiv23 Summary自然言語推論（NLI）モデルを使用した事実の一貫性評価には限界があり、大規模言語モデル（LLMs）は計算コストが高いため実用的ではない。そこで、TrueTeacherというLLMを使用して多様なモデル生成要約を注釈付けすることによって合成データを生成する方法を提案し、既存の合成データ生成方法と比較して優位性と堅牢性を示した。140万の例を含む大規模な合成データセットを公開した。 CommentFactual Consistency Evaluationに関する研究。オリジナルのテキストに対して、様々な規模の言語モデルを用いて要約を生成。生成された要約に対してfactual informationが正しく含まれているかをラベル付けする方法を提案。 ... #DocumentSummarization#Metrics#Tools#NLP
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #Article#NLP#LanguageModel#Japanese
Issue Date: 2024-12-30 Preferred Generation Benchmark, pfnet-research, 2024.12 Comment参考:https://x.com/bilzrd/status/1873167934564311133?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q日本語プレプリント:https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1008arXi ... #Article#Survey#NLP#LanguageModel#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ... #Article#Tutorial#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ...

### DocumentSummarization (10)

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #Metrics#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-18 Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation, ACL23 Summary要約の評価には人間の評価が重要ですが、既存の評価方法には問題があります。そこで、私たちは新しい要約の重要性プロトコルを提案し、大規模な人間評価データセットを収集しました。さらに、異なる評価プロトコルを比較し、自動評価指標を評価しました。私たちの研究結果は、大規模言語モデルの評価に重要な示唆を与えます。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization, ACL23 Summary会議の要約技術の開発には注釈付きの会議コーパスが必要ですが、その欠如が問題となっています。本研究では、新しいベンチマークデータセットであるMeetingBankを提案しました。MeetingBankは、会議議事録を短いパッセージに分割し、特定のセグメントと対応させることで、会議の要約プロセスを管理しやすいタスクに分割することができます。このデータセットは、会議要約システムのテストベッドとして利用できるだけでなく、一般の人々が議会の意思決定の仕組みを理解するのにも役立ちます。ビデオリンク、トランスクリプト、参照要約などのデータを一般に公開し、会議要約技術の開発を促進します。

#NaturalLanguageGeneration#Controllable#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #Metrics#Tools#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation, Fabbri+, TACL21 Summaryテキスト要約の評価方法に関する包括的な研究と評価プロトコルの欠如が進展を妨げている。この研究では、自動評価メトリックスの再評価、要約モデルのベンチマーク、統一された形式での要約の提供、評価ツールキットの実装、そして注釈付きデータセットの共有など、5つの側面で問題を解決する。この研究は、テキスト要約の評価プロトコルの改善と関連性の高い評価メトリックスの開発に貢献することを目指している。 Comment自動評価指標が人手評価の水準に達しないことが示されており、結局のところROUGEを上回る自動性能指標はほとんどなかった。human judgmentsとのKendall;'s Tauを見ると、chrFがCoherenceとRelevance, METEORがFluencyで上回ったのみだった。また、 ... #Tutorial#NLP
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ... #NLP
Issue Date: 2018-06-29 Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies, Max+, NAACL18 Comment文書要約に使用可能なデータセット 38の出版元からデータを収集し、サイズは1.3M article程度 既存のデータセットと比較すると、Coverageが高く生成的なものを多く含むことが特徴 詳細は：https://summari.es ... #Single#NeuralNetwork#Sentence#Document#NLP#Abstractive
Issue Date: 2017-12-28 LCSTS: A large scale chinese short text summarizatino dataset, Hu+, EMNLP15 CommentLarge Chinese Short Text Summarization (LCSTS) datasetを作成 データセットを作成する際は、Weibo上の特定のorganizationの投稿の特徴を利用。 Weiboにニュースを投稿する際に、投稿の冒頭にニュースのvery short sCop ... #Article#Multi#NLP#QueryBiased#Extractive
Issue Date: 2017-12-28 Query-Chain Focused Summarization, Baumel+, ACL.14 Comment[Query-Chain Focused Summarization.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1590916/Query-Chain.Focused.Summarization.pdf) ... #Article#NLP#Update
Issue Date: 2017-12-28 DUC 2007, Update Summarization Dataset

### NaturalLanguageGeneration (8)

#NeuralNetwork#NLP#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #ComputerVision#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。

#DocumentSummarization#NLP#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization, ACL23 Summary会議の要約技術の開発には注釈付きの会議コーパスが必要ですが、その欠如が問題となっています。本研究では、新しいベンチマークデータセットであるMeetingBankを提案しました。MeetingBankは、会議議事録を短いパッセージに分割し、特定のセグメントと対応させることで、会議の要約プロセスを管理しやすいタスクに分割することができます。このデータセットは、会議要約システムのテストベッドとして利用できるだけでなく、一般の人々が議会の意思決定の仕組みを理解するのにも役立ちます。ビデオリンク、トランスクリプト、参照要約などのデータを一般に公開し、会議要約技術の開発を促進します。 #DocumentSummarization#Controllable#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2022-08-18 Biomedical Data-to-Text Generation via Fine-Tuning Transformers, Ruslan+, INLG21 Commentbiomedical domainの新たなdata2textデータセットを提供。事前学習済みのBART, T5等をfinetuningすることで高精度にテキストが生成できることを示した。 ... #NeuralNetwork#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, Lebret+, Lebret+, EMNLP16 #Article#Survey#NLP#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ...

### InstructionTuning (6)

#Pocket#NLP#LanguageModel#NumericReasoning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-08-21 Self-Alignment with Instruction Backtranslation, Xian Li+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質な指示に従う言語モデルを構築するためのスケーラブルな手法を提案します。この手法では、少量のシードデータとウェブコーパスを使用して言語モデルをファインチューニングし、指示のプロンプトを生成してトレーニング例を構築します。そして、高品質な例を選択してモデルを強化します。この手法を使用すると、他のモデルよりも優れた性能を発揮し、自己整列の効果を実証できます。 Comment人間が書いたテキストを対応するinstructionに自動的にラベル付けする手法を提案。これにより高品質なinstruction following LLMの構築が可能手法概要結果的に得られるデータは、訓練において非常にインパクトがあり高品質なものとなる。実際に、他の同サイズのinstruct tu ... #NLP
Issue Date: 2023-07-13 Unnatural Instructions: Tuning Language Models with （Almost） No Human Labor, ACL23 Summary本研究では、人間の監督を必要としない方法で収集された大規模なデータセット「Unnatural Instructions」を紹介します。このデータセットを使用して、言語モデルのトレーニングを行い、既存のモデルを上回る性能を実現しました。これにより、クラウドソーシングに頼らずにデータセットを拡張し、多様性を持たせることができることが示されました。

#Article#NLP#SyntheticData
Issue Date: 2024-11-21 SmolLM2, 2024.11 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1859598525723488478?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QOrca-AgenInstruct-1M #1521 よりもSmolLMのSFTで各種ベンチで高い性能を獲得![image]( ... #Article#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11 #Article#NLP#DataDistillation
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ...

### Tutorial (4)

#DocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2021-10-20 WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization, Hayashi+, CMU, TACL21, NLPコロキウム Comment◆Aspect-based summarizationのモチベーション ・same source対して、異なるユーザニーズが存在するので、ニーズに関して要約したい ◆Aspect: あるobjectに対する、attributeのようなものを指定？ 　object: Attention IsQ. R ... #Article#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-11-16 JGLUEの構築そして 日本語LLM評価のこれから, 2023 CommentJGLUEのexample付きの詳細、構築の経緯のみならず、最近の英語・日本語LLMの代表的な評価データ（方法）がまとまっている（AlpacaEval, MTBenchなど）。また、LLMにおける自動評価の課題（図は資料より引用）が興味深く、LLM評価で生じるバイアスについても記述されている。Nam ... #Article#RecommenderSystems#Tools
Issue Date: 2020-08-29 Off Policy Evaluation の基礎とOpen Bandit Dataset & Pipelineの紹介, Yuta saito Comment機械学習による予測精度ではなく、機械学習モデルによって生じる意思決定を、過去の蓄積されたデータから評価する（Off policy Evaluation）の、tutorialおよび実装、データセットについて紹介。このような観点は実務上あるし、見落としがちだと思うので、とても興味深い。 ...

#Article#Survey
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ...

### QuestionAnswering (4)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-22 GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark, David Rein+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、高品質で非常に困難な多肢選択問題からなるGPQAデータセットを提案します。このデータセットは、専門家でも高い正答率を達成できず、最先端のAIシステムでも困難であることが示されています。将来のAIシステムの開発において、スケーラブルな監督方法を開発する必要があります。これにより、スキルを持つ監督者がAIシステムから信頼性のある情報を得ることができるようになります。GPQAデータセットは、スケーラブルな監督実験を可能にし、人間の専門家がAIシステムから真実の情報を確実に得る方法を考案するのに役立つことが期待されています。 Comment該当領域のPh.D所有者でも74%、高いスキルを持つ非専門家（Googleへアクセスして良い環境）で34%しか正答できないQAデータセット。元ツイート: https://x.com/idavidrein/status/1727033002234909060?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0Ip ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Pocket#NLP#Finetuning (SFT)#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #NLP
Issue Date: 2022-02-07 JaQuAD: Japanese Question Answering Dataset for Machine Reading Comprehension, arXiv22 CommentSQuAD likeな日本語のQAデータセット https://github.com/SkelterLabsInc/JaQuAD ...

#Pocket#NLP#ReadingComprehension
Issue Date: 2023-11-19 NewsQA: A Machine Comprehension Dataset, Adam Trischler+, N_A, arXiv16 SummaryNewsQAというデータセットは、10万以上の人間によって生成された質問と回答のペアを含んでいます。このデータセットは、CNNのニュース記事に基づいて作成されており、探索的な推論を必要とする質問を収集するために4つの段階のプロセスを経ています。徹底的な分析により、NewsQAが単純な単語のマッチングやテキストの含意の認識以上の能力を要求することがわかりました。このデータセットは、人間のパフォーマンスと機械のパフォーマンスの差を測定し、将来の研究の進歩を示しています。データセットは無料で利用できます。 CommentSQuADよりも回答をするために複雑な推論を必要とするQAデータセット。規模感はSQuADと同等レベル。 WordMatchingにとどまらず、回答が存在しない、あるいは記事中でユニークではないものも含まれる。 ...

### LLMAgent (4)

#MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation#AutoML
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2023-08-27 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をエージェントとして評価するための多次元の進化するベンチマーク「AgentBench」を提案しています。AgentBenchは、8つの異なる環境でマルチターンのオープンエンドの生成設定を提供し、LLMの推論と意思決定能力を評価します。25のLLMsに対するテストでは、商用LLMsは強力な能力を示していますが、オープンソースの競合他社との性能には差があります。AgentBenchのデータセット、環境、および評価パッケージは、GitHubで公開されています。 CommentエージェントとしてのLLMの推論能力と意思決定能力を評価するためのベンチマークを提案。トップの商用LLMとOpenSource LLMの間に大きな性能差があることを示した。 ... #NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-03 Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, arXiv23 SummaryMind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 CommentWebにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまた ...

#Article#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 MLE-Bench, OpenAI, 2024.10 CommentWe introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering ...

### Finetuning (SFT) (4)

#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-20 Instruction Tuning with GPT-4, Baolin Peng+, N_A, arXiv23 Comment現在はOpenAIの利用規約において、outputを利用してOpenAIと競合するモデルを構築することは禁止されているので、この点には注意が必要https://openai.com/ja-JP/policies/terms-of-use/ ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#Pocket#NLP#QuestionAnswering#LongSequence#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-09-30 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models, Yukang Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、計算コストを制限しながら大規模言語モデル（LLMs）のコンテキストサイズを拡張する効率的なファインチューニング手法であるLongLoRAを提案します。従来の方法では、LLMsの長いコンテキストサイズでのトレーニングには高い計算コストとGPUリソースが必要でしたが、提案手法ではコンテキスト拡張を高速化し、非自明な計算コストの削減を実現します。また、パラメータ効率的なファインチューニング手法も再評価し、LongLoRAはさまざまなタスクで強力な実験結果を示しています。さらに、教師ありファインチューニングのためのデータセットであるLongQAも収集されました。 Comment# 概要 context長が大きい場合でも効率的にLoRAする手法。通常のLoRAではcontext lengthが大きくなるにつれてperplexityが大きくなってしまう。一方、通常のFinetuningではperplexityは高い性能を維持するが、計算コストとVRAMの消費量が膨大になって ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 Training Verifiers to Solve Math Word Problems, Karl Cobbe+, arXiv21 Comment## 気持ち 当時の最も大きいレベルのモデルでも multi-stepのreasoningが必要な問題は失敗する モデルをFinetuningをしても致命的なミスが含まれる 特に、数学は個々のミスに対して非常にsensitiveであり、一回ミスをして異なる解法のパスに入ってしまうとTodo: 続きを ...

#Article#NLP#LanguageModel#InstructionTuning
Issue Date: 2024-11-16 microsoft_orca-agentinstruct-1M-v1, Microsoft, 2024.11

### Survey (3)

#Article#NLP#LanguageModel#Evaluation#Repository#OpenWeightLLM#Japanese#OpenSource
Issue Date: 2024-12-02 日本語LLMまとめ, LLM-jp, 2024.12 CommentLLM-jpによる日本語LLM（Encoder-Decoder系, BERT系, Bi-Encoders, Cross-Encodersを含む）のまとめ。テキスト生成に使うモデル、入力テキスト処理に使うモデル、Embedding作成に特化したモデル、視覚言語モデル、音声言語モデル、日本語LLM評価 ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2019-02-12 NLP-Progress CommentNLPの様々なタスクのデータセット, およびSOTA(2018年時点)がまとめられている。 ...

### DataToTextGeneration (2)

#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2022-08-18 Biomedical Data-to-Text Generation via Fine-Tuning Transformers, Ruslan+, INLG21 Commentbiomedical domainの新たなdata2textデータセットを提供。事前学習済みのBART, T5等をfinetuningすることで高精度にテキストが生成できることを示した。 ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ...

### PersonalizedGeneration (2)

#NLP
Issue Date: 2023-04-26 LaMP: When Large Language Models Meet Personalization, Selemi+, University of Massachusetts Amherst （w_ Google Research）, arXiv23 Comment# 概要 Personalizationはユーザのニーズや嗜好に応えるために重要な技術で、IRやRecSysで盛んに研究されてきたが、NLPではあまり実施されてこなかった。しかし、最近のタスクで、text classificationやgeneration taskでPersonalization# ... #PersonalizedDocumentSummarization#NLP#LanguageModel#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ...

### PersonalizedDocumentSummarization (2)

#NLP#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization#PersonalizedHeadlineGeneration
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ... #NLP#Personalization
Issue Date: 2023-04-30 ニュース記事に対する談話構造と興味度のアノテーション ～ニュース対話システムのパーソナライズに向けて～, 高津+, 早稲田大学, 言語処理学会21 Commentニュース記事に対して談話構造および，ユーザのプロフィールと記事の話題・文に対するユーザの興味度を付与したデータセット。 プロフィールとして以下を収集： 性別 年齢， 住んでいる地域 職種 業種 ニュースを見る頻度， ニュースをよくチェックする時間帯 ...

### MachineTranslation (2)

#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-09-26 No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation, NLLB Team+, N_A, arXiv22 Commentlow-resourceな言語に対するMTのベンチマーク ... #Article#NLP#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2024-11-20 Datasets: hpprc_honyaku, hpprc, 2024.11 Comment元ポスト: https://x.com/hpp_ricecake/status/1859118112672780401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q英語Wikipediaを冒頭数文を抽出し日本語に人手で翻訳（Apache2.0ライセンスであるCalmやQwenの出力を参 ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (2)

#ComputerVision#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #InformationRetrieval#NLP#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ...

### ConceptToTextGeneration (1)

#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, Lebret+, Lebret+, EMNLP16

### Library (1)

#Article#NeuralNetwork#Tools#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2020-03-13 BERT 日本語Pre-trained Model, NICT 2020 CommentNICTが公開。既に公開されているBERTモデルとのベンチマークデータでの性能比較も行なっており、その他の公開済みBERTモデルをoutperformしている。 ...

### StudentPerformancePrediction (1)

#Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset

### KnowledgeTracing (1)

#Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset

### CTRPrediction (1)

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2021-06-01 Criteo Dataset CommentCriteo Dataset (https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/data) DeepFM等のモデルで利用されているCTR Predictionのためのデータセット # Data Description traAvazu D ...

### ScorePrediction (1)

#Article#Education#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset

### DataDistillation (1)

#Article#NLP#InstructionTuning
Issue Date: 2023-04-26 LaMini-instruction Summary私たちは、大規模言語モデルからの知識を抽出するために、文/オフライン蒸留を行います。具体的には、いくつかの既存のプロンプトリソースに基づいて、合計258万ペアの指示と応答を生成します。詳細は論文を参照してください。 Comment既存のInstruction DatasetのInstructionをseedとして、gpt-3.5-turboで新たなInstructionとresponseを生成したデータセット ...

### PersonalizedHeadlineGeneration (1)

#PersonalizedDocumentSummarization#NLP#LanguageModel#PersonalizedGeneration#Personalization
Issue Date: 2023-05-31 PENS: A Dataset and Generic Framework for Personalized News Headline Generation, ACL21 Summaryこの論文では、ユーザーの興味とニュース本文に基づいて、ユーザー固有のタイトルを生成するパーソナライズされたニュース見出し生成の問題を解決するためのフレームワークを提案します。また、この問題のための大規模なデータセットであるPENSを公開し、ベンチマークスコアを示します。データセットはhttps://msnews.github.io/pens.htmlで入手可能です。 Comment# 概要 ニュース記事に対するPersonalizedなHeadlineの正解データを生成。103名のvolunteerの最低でも50件のクリックログと、200件に対する正解タイトルを生成した。正解タイトルを生成する際は、各ドキュメントごとに4名異なるユーザが正解タイトルを生成するようにした。これ ...

### NaturalLanguageUnderstanding (1)

#Article#RecommenderSystems#NLP
Issue Date: 2023-07-18 DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions Summaryデータセットの推奨タスクを操作化し、DataFinderデータセットを構築した。DataFinderデータセットは、自動的に構築された大規模なトレーニングセットと専門家による評価セットを含んでいる。このデータセットを使用して、テキストベースのデータセット推奨のための優れたバイエンコーダリトリーバを提案し、関連する検索結果を見つけることができることを示した。データセットとモデルは一般に公開される。

### GrammaticalErrorCorrection (1)

#NLP
Issue Date: 2023-07-18 Enhancing Grammatical Error Correction Systems with Explanations, ACL23 Summary文法エラー修正システムの性能向上のために、エビデンスワードと文法エラータイプが注釈付けされた大規模なデータセットであるEXPECTを紹介する。このデータセットを使用して、説明可能なGECシステムのベースラインと分析を提案し、人間の評価によってその有用性を確認する。

### DialogueGeneration (1)

#Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 ChatBot Arenaのデータセット Comment33kのconversation、2つのレスポンスに対する人間のpreferenceスコア付き20種類のSoTAモデルのレスポンスを含み、13kのユニークIPからのアクセスがあり、3Kのエキスパートによるアノテーション付き ...

### STS (SemanticTextualSimilarity) (1)

#NLP
Issue Date: 2023-07-31 Construction of a Japanese Word Similarity Dataset, Yuya Sakaizawa+, N_A, arXiv17 Summary日本語の分散表現の評価のために、日本語の単語の類似性データセットを構築した。このデータセットは、日本語の分散表現の評価に使用できる初めてのリソースであり、一般的な単語だけでなく珍しい単語も含まれている。 Commentgithub: https://github.com/tmu-nlp/JapaneseWordSimilarityDataset 単語レベルの類似度をベンチマーキングしたい場合は使ってもよいかも。 ...

### NumericReasoning (1)

#Pocket#NLP#LanguageModel#InstructionTuning#Mathematics
Issue Date: 2023-09-30 MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning, Xiang Yue+, N_A, arXiv23 SummaryMAmmoTHは、数学の問題解決に特化した大規模言語モデルであり、厳密にキュレーションされた教育データセットで訓練されています。このモデルは、CoTとPoTのハイブリッドな根拠を提供し、さまざまな数学の分野を包括的にカバーしています。MAmmoTHは、既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、特にMATHデータセットで高い精度を示しています。この研究は、多様な問題のカバレッジとハイブリッドな根拠の使用の重要性を強調しています。 Comment9つのmath reasoningが必要なデータセットで13-29%のgainでSoTAを達成。260kの根拠情報を含むMath Instructデータでチューニングされたモデル。project page: https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/ ...

### AutoML (1)

#MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Evaluation
Issue Date: 2023-10-09 Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、AI研究エージェントを構築し、科学的な実験のタスクを実行するためのベンチマークとしてMLAgentBenchを提案する。エージェントはファイルの読み書きやコードの実行などのアクションを実行し、実験を実行し、結果を分析し、機械学習パイプラインのコードを変更することができる。GPT-4ベースの研究エージェントは多くのタスクで高性能なモデルを実現できるが、成功率は異なる。また、LLMベースの研究エージェントにはいくつかの課題がある。 CommentGPT4がMLモデルをどれだけ自動的に構築できるかを調べた模様。また、ベンチマークデータを作成した模様。結果としては、既存の有名なデータセットでの成功率は90%程度であり、未知のタスク（新たなKaggle Challenge等）では30%程度とのこと。 ...

### Alignment (1)

#Pocket#NLP#LanguageModel#Conversation
Issue Date: 2023-10-09 RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models, Zekun Moore Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して役割演技の能力を向上させるためのフレームワークであるRoleLLMを提案しています。RoleLLMは、役割プロファイルの構築、コンテキストベースの指示生成、役割プロンプトによる話し方の模倣、オープンソースモデルの微調整と役割のカスタマイズの4つのステージで構成されています。さらに、RoleBenchと呼ばれる役割演技のためのベンチマークデータセットを作成し、RoleLLaMAとRoleGLMというモデルを開発しました。これにより、役割演技の能力が大幅に向上し、GPT-4と同等の結果を達成しました。 Comment# Overview # RoleBench ...

### Annotation (1)

#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ...

### AES(AutomatedEssayScoring) (1)

#NLP#Japanese
Issue Date: 2024-11-28 Japanese-English Sentence Translation Exercises Dataset for Automatic Grading, Miura+, EACL24, 2024.03 CommentThis paper proposes the task of automatic assessment of Sentence Translation Exercises (STEs), that have been used in the early stage of L2 language l ...

### LLM-as-a-Judge (1)

#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ...

## InformationRetrieval (78)

### LanguageModel (25)

#Survey#Pocket
Issue Date: 2024-12-30 From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval, Xiaoxi Li+, arXiv24 #Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-30 RetroLLM: Empowering Large Language Models to Retrieve Fine-grained Evidence within Generation, Xiaoxi Li+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/rohanpaul_ai/status/1872714703090401721?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q従来のRAGとの違いと、提案手法の概要![image](https://github.com/user-attachment ... #ComputerVision#NLP#Dataset#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ...

#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-01 Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models, Fei Wang+, arXiv24 #Analysis#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-19 Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation, Tianyu Liu+, arXiv24 Commentトークンレベルの平均値をとった生成テキストの対数尤度と、RAGの回答性能に関する分析をした模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/ac03c0b6-b16c-4992-8446-2f56bad09ab2)とりあえず、もし「L参考: ... #Pocket#RelevanceJudgment#Evaluation
Issue Date: 2024-11-14 A Large-Scale Study of Relevance Assessments with Large Language Models: An Initial Look, Shivani Upadhyay+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/lintool/status/1856876816197165188?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/ ... #Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-10 HyQE: Ranking Contexts with Hypothetical Query Embeddings, Weichao Zhou+, arXiv24 Comment#1498 も参照のこと。 下記に試しにHyQEとHyDEの比較の記事を作成したのでご参考までに（記事の内容に私は手を加えていないのでHallucinationに注意）。ざっくりいうとHyDEはpseudo documentsを使うが、HyQEはpseudo queryを扱う。 [参![imag ... #Survey#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #Evaluation
Issue Date: 2024-09-24 Report on the 1st Workshop on Large Language Model for Evaluation in Information Retrieval （LLM4Eval 2024） at SIGIR 2024, Hossein A. Rahmani+, N_A, arXiv24 CommentLLMを用いたIRシステムの評価方法に関するワークショップのレポート。レポート中にAccepted Paperがリストアップされている。 ... #Pocket#RelevanceJudgment
Issue Date: 2024-09-24 Dont Use LLMs to Make Relevance Judgments, Ian Soboroff, N_A, arXiv24 Comment興味深い！！後で読む！ ... #Pocket#NLP#Finetuning (SFT)#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-04-07 RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG, Tianjun Zhang+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストデータのLLMsを事前学習し、新しい知識を追加するためのRetrieval Augmented FineTuning（RAFT）を提案。RAFTは、質問に回答するのに役立つ関連文書から正しいシーケンスを引用し、chain-of-thoughtスタイルの応答を通じて推論能力を向上させる。RAFTはPubMed、HotpotQA、Gorillaデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させ、事前学習済みLLMsをドメイン固有のRAGに向けて改善する。 CommentQuestion, instruction, coxtext, cot style answerの4つを用いてSFTをする模様画像は下記ツイートより引用https://x.com/cwolferesearch/status/1770912695765660139?s=46&t=Y6UuIHB0 ... #Pocket#NLP#Prompting#Reasoning
Issue Date: 2024-04-07 RankPrompt: Step-by-Step Comparisons Make Language Models Better Reasoners, Chi Hu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは推論タスクで優れた性能を発揮しているが、論理エラーが起こりやすい。RankPromptという新しいプロンプティング方法を導入し、LLMsが自己ランク付けを行い推論パフォーマンスを向上させる。実験では、RankPromptがChatGPTやGPT-4の推論パフォーマンスを13%向上させ、AlpacaEvalデータセットで人間の判断と74%の一致率を示すことが示された。RankPromptは言語モデルから高品質なフィードバックを引き出す効果的な方法であることが示された。 CommentLLMでランキングをするためのプロンプト手法。大量の候補をランキングするのは困難だと思われるが、リランキング手法としては利用できる可能性がある ... #RecommenderSystems#Survey#Pocket
Issue Date: 2024-12-30 Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, arXiv23 #Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-01 Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation （RAG） Models for Open Domain Question Answering, Siriwardhana+, TACL23, 2023.01 CommentRetrieval Augment Generation (RAG) is a recent advancement in Open-Domain Question Answering (ODQA). RAG has only been trained and explored with a Wi ... #NLP#KnowledgeGraph#FactualConsistency#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-14 Direct Fact Retrieval from Knowledge Graphs without Entity Linking, ACL23 Summary従来の知識取得メカニズムの制限を克服するために、我々はシンプルな知識取得フレームワークであるDiFaRを提案する。このフレームワークは、入力テキストに基づいて直接KGから事実を取得するものであり、言語モデルとリランカーを使用して事実のランクを改善する。DiFaRは複数の事実取得タスクでベースラインよりも優れた性能を示した。 #LearningToRank#Prompting
Issue Date: 2023-07-11 Large Language Models are Effective Text Rankers with Pairwise Ranking Prompting, Zhen Qin+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用してドキュメントをランキングする際に、Pairwise Ranking Prompting（PRP）という新しい技術を提案する。PRPは、LLMsへの負荷を軽減し、最先端のランキングパフォーマンスを達成することができる。具体的には、20Bパラメータを持つFlan-UL2モデルに基づくPRPは、商用のGPT-4に基づく従来の手法を上回る結果を示した。さらに、PRPのバリアントを提案し、効率を改善することができることを示した。PRPは生成とスコアリングのLLM APIの両方をサポートし、入力の順序に対して無感度であることも示された。 Commentopen source LLMをスタンダードなベンチマークでSoTAを達成できるようなprompting技術を提案 ... #Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-11 Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels, Luyu Gao+, arXiv22 #Article#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#Tutorial#Survey#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Tutorial#Survey#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-02-11 RAGの性能を改善するための8つの戦略 Commentめちゃめちゃ詳細にRAG性能向上の手法がreference付きでまとまっている。すごい。 ... #Article#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#Tutorial#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#Tools#NLP#Library#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (23)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 RetroLLM: Empowering Large Language Models to Retrieve Fine-grained Evidence within Generation, Xiaoxi Li+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/rohanpaul_ai/status/1872714703090401721?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q従来のRAGとの違いと、提案手法の概要![image](https://github.com/user-attachment ... #ComputerVision#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-01 Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models, Fei Wang+, arXiv24

#Analysis#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-19 Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation, Tianyu Liu+, arXiv24 Commentトークンレベルの平均値をとった生成テキストの対数尤度と、RAGの回答性能に関する分析をした模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/ac03c0b6-b16c-4992-8446-2f56bad09ab2)とりあえず、もし「L参考: ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-10 HyQE: Ranking Contexts with Hypothetical Query Embeddings, Weichao Zhou+, arXiv24 Comment#1498 も参照のこと。 下記に試しにHyQEとHyDEの比較の記事を作成したのでご参考までに（記事の内容に私は手を加えていないのでHallucinationに注意）。ざっくりいうとHyDEはpseudo documentsを使うが、HyQEはpseudo queryを扱う。 [参![imag ... #NLP#Attack
Issue Date: 2024-11-07 Data Extraction Attacks in Retrieval-Augmented Generation via Backdoors, Yuefeng Peng+, arXiv24 Commentfinetuning用データセットに対して、攻撃者がpoisoningしたデータを忍ばせることで、クエリ中のトリガーワード（trigger）に反応して、RAGで検索対象となったドキュメントを抽出的に、あるいはparaphraseしたものを出力させるようなバックドアを仕掛ける攻撃方法を指摘している。2 ... #Survey#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #NLP#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #Pocket#NLP#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-04-14 RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation, Zihao Wang+, N_A, arXiv24 Summary大規模言語モデルの推論および生成能力を向上させ、幻覚を軽減する方法として、情報検索を利用して思考の連鎖を修正する「retrieval-augmented thoughts（RAT）」が提案された。この方法は、ゼロショットのCoTが生成された後、取得した情報を使用して各思考ステップを修正する。GPT-3.5、GPT-4、およびCodeLLaMA-7bにRATを適用することで、コード生成、数学的推論、創造的な執筆、具体的なタスク計画などのタスクでパフォーマンスが大幅に向上した。デモページはhttps://craftjarvis.github.io/RATで利用可能。 CommentRAGにおいてCoTさせる際に、各reasoningのstepを見直させることでより質の高いreasoningを生成するRATを提案。Hallucinationが低減し、生成のパフォーマンスも向上するとのこと。コンセプト自体はそりゃそうだよねという話なので、RAGならではの課題があり、それを解決した ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-04-07 RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG, Tianjun Zhang+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストデータのLLMsを事前学習し、新しい知識を追加するためのRetrieval Augmented FineTuning（RAFT）を提案。RAFTは、質問に回答するのに役立つ関連文書から正しいシーケンスを引用し、chain-of-thoughtスタイルの応答を通じて推論能力を向上させる。RAFTはPubMed、HotpotQA、Gorillaデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させ、事前学習済みLLMsをドメイン固有のRAGに向けて改善する。 CommentQuestion, instruction, coxtext, cot style answerの4つを用いてSFTをする模様画像は下記ツイートより引用https://x.com/cwolferesearch/status/1770912695765660139?s=46&t=Y6UuIHB0 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-01 Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation （RAG） Models for Open Domain Question Answering, Siriwardhana+, TACL23, 2023.01 CommentRetrieval Augment Generation (RAG) is a recent advancement in Open-Domain Question Answering (ODQA). RAG has only been trained and explored with a Wi ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-11 Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels, Luyu Gao+, arXiv22 #Article#Pocket#Article
Issue Date: 2024-12-01 BM42: New Baseline for Hybrid Search, Qdrant, 2024.07 #Article#Tutorial#NLP
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-09-29 RAGの実装戦略まとめ, Jin Watanabe, 2024.03 #Article#Embeddings#NLP#Article
Issue Date: 2024-09-08 Late Chunking: Balancing Precision and Cost in Long Context Retrieval, Pierse+, 2024.09 Commentchunkingしてからembeddingを取得するより、全体のドキュメントに対してcontextualなtoken embeddingを取得し、その後chunkingをしてpoolingしてsingle vectorにする方が、文書の文脈情報がembedding内で保持されやすいので、precis ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-08-09 RAG入門: 精度改善のための手法28選, 2024.08 #Article#Tutorial#Survey#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-02-11 RAGの性能を改善するための8つの戦略 Commentめちゃめちゃ詳細にRAG性能向上の手法がreference付きでまとまっている。すごい。 ... #Article#NLP#Article
Issue Date: 2023-12-21 Structured Hierarchical Retrieval, llama-index Comment元ツイート: https://x.com/llama_index/status/1737515390664872040?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ... #Article#Article
Issue Date: 2023-12-21 Build a search engine, not a vector DB #Article#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2023-12-04 kaggle LLM コンペ 上位解法を自分なりにまとめてみた話 Comment実践的な内容（チャンク生成時の工夫、クエリ生成時の工夫等）が網羅的にまとまっており非常に有用個人的に、コンペ主催者側から提供されたデータが少なく、上位のほとんどのチームがChatGPT（3.5, 4）を用いて、QAデータを生成していた、というのが興味深かった。プロンプトはたとえば下記: [（5th- ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ...

### Survey (12)

#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval, Xiaoxi Li+, arXiv24 #NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Retrieval Augmented Generation （RAG） and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely, Siyun Zhao+, N_A, arXiv24 CommentRAGのクエリを4種類に分類した各クエリごとの技術をまとめたSurvey![image](https://github.com/user-attachments/assets/b551725d-5f82-4914-8b8f-716ddb6a342b) ... #RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-30 Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, arXiv23

#Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Tutorial#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#RecommenderSystems#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Measuring the impact of online personalisation: Past, present and future CommentPersonalizationに関するML, RecSys, HCI, Personalized IRといったさまざまな分野の評価方法に関するSurvey ML + RecSys系では、オフライン評価が主流であり、よりaccuracyの高い推薦が高いUXを実現するという前提に基づいて評価されて ... #Article#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 User Profiles for Personalized Information Access, Gauch+, The adaptive Web: methods and strategies of Web personalization, 2007 CommentIR分野におけるuser profileの構築方法についてまとめられたsurvey 加重キーワード セマンティックネットワーク 加重コンセプト について記述されている。また、プロファイルの構築方法についても詳述されている。 ... #Article#RelevanceFeedback#ImplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 Evaluating implicit measures to improve web search, Fox+, ACM Transactions on Imformation Systems, 2005 #Article#RelevanceFeedback#ExplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 A survey on the use of relevance feedback for information access systems., Ruthven+, The Knowledge Engineering Review, 2003 #Article#LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Fast and Reliable Online Learning to Rank for Information Retrieeval, Katja Hofmann, Doctoral Thesis, 2013 #Article#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Rank for Information Retriefval, Liu+, 2009 #Article
Issue Date: 2017-12-28 Personalised Information retrieval: survey and classification, Rami+, 2013, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2012.05 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34402162-5433e4e4-ebe3-11e7-8bf3-fc322ace70d8.png) ![image](https://user-images.githubuse完 ...

### Tutorial (11)

#RecommenderSystems#NeuralNetwork
Issue Date: 2018-02-16 Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems, KDD17 #LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Online Learning to Rank for Information Retrieval, Grotov+, SIGIR16 #LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Machine Learning for Information Retrieval, Hofmann, ESSIR15

#OnlineEvaluation
Issue Date: 2018-01-01 Practical Online Retrieval Evaluation, SIGIR11, Tutorial #Article#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-07 RAGの改善方法に関する情報のまとめ（再掲）, GENZITSU, 2023.10 #Article#Survey#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)#Article
Issue Date: 2024-03-05 RAG-Research-Insights CommentRAGに関する研究が直近のものまでよくまとめられている ... #Article#Survey#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-02-22 awesome-generative-information-retrieval #Article#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-06 Retrieval-based LM （RAG System）ざっくり理解する, 2023 Comment（以下スクショはスライドより引用） 次のスクショはRAGにかかわる周辺技術がよくまとまっていると思う。 以下ざっくり私の中の認識として 計画 クエリ拡張 クエリの質が悪い場合検索性能が劣化するため、クエリをより適切に検索ができるように修正（昔 ... #Article#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview, Burges, Microsoft Research Technical Report, 2010 #Article#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Confidence Weightedでランク学習を実装してみた #Article#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 ランキング学習ことはじめ, DSIRNLP#1, 2011

### RelevanceJudgment (4)

#Pocket#LanguageModel#Evaluation
Issue Date: 2024-11-14 A Large-Scale Study of Relevance Assessments with Large Language Models: An Initial Look, Shivani Upadhyay+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/lintool/status/1856876816197165188?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/ ... #Pocket#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-24 Dont Use LLMs to Make Relevance Judgments, Ian Soboroff, N_A, arXiv24 Comment興味深い！！後で読む！ ... #Article
Issue Date: 2017-12-28 Relevance judgment: What do information users consider beyond topicality? Xu, Chen, 2007 Comment・relevanceとsignificantに関連するcriteriaは，topicalityとnovelty ・reliabilityおよびunderstandabilityはsmaller degreeでsignificant, scopeはsignificantでない ...

#Article
Issue Date: 2017-12-28 A cognitive model of document use during a research project, Wang and Soergel, 1998 Commenttopicality, orientation, quality, novelty（の順番で）がrelevantなdocumentを選択したときのcriteriaとして採用されていたことを報告 ...

### Library (4)

#Article#Embeddings#SearchEngine#Repository
Issue Date: 2023-04-27 Awesome Vector Search Engine Commentベクトルの類似度を測るサービスやライブラリ等がまとまったリポジトリ ... #Article
Issue Date: 2023-04-26 Contrirver #Article#Tools#NLP#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-22 Llamaindex CommentLlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-insert-index/ ...

#Article#Tools#NLP#LanguageModel#LLMAgent
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ...

### Dataset (3)

#ComputerVision#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #NLP#Evaluation#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 UniIR: Training and Benchmarking Universal Multimodal Information Retrievers, Cong Wei+, N_A, arXiv23 Summary従来の情報検索モデルは一様な形式を前提としているため、異なる情報検索の要求に対応できない。そこで、UniIRという統一された指示に基づくマルチモーダルリトリーバーを提案する。UniIRは異なるリトリーバルタスクを処理できるように設計され、10のマルチモーダルIRデータセットでトレーニングされる。実験結果はUniIRの汎化能力を示し、M-BEIRというマルチモーダルリトリーバルベンチマークも構築された。 Comment後で読む（画像は元ツイートより元ツイート: https://x.com/congwei1230/status/1730307767469068476?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

### Evaluation (3)

#Pocket#RelevanceJudgment#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-14 A Large-Scale Study of Relevance Assessments with Large Language Models: An Initial Look, Shivani Upadhyay+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/lintool/status/1856876816197165188?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q[Perplexity（参考;Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/ ... #NLP#Dataset#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-10-20 Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, N_A, arXiv24 CommentRAGのfactuality, retrieval acculacy, reasoningを評価するためのmulti hop puestionとそれに回答するための最大15のwikipedia記事のベンチマーク元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/184062 ... #LanguageModel
Issue Date: 2024-09-24 Report on the 1st Workshop on Large Language Model for Evaluation in Information Retrieval （LLM4Eval 2024） at SIGIR 2024, Hossein A. Rahmani+, N_A, arXiv24 CommentLLMを用いたIRシステムの評価方法に関するワークショップのレポート。レポート中にAccepted Paperがリストアップされている。 ...

### Analysis (2)

#Pocket#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-11-19 Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation, Tianyu Liu+, arXiv24 Commentトークンレベルの平均値をとった生成テキストの対数尤度と、RAGの回答性能に関する分析をした模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/ac03c0b6-b16c-4992-8446-2f56bad09ab2)とりあえず、もし「L参考: ... #Comments
Issue Date: 2018-01-15 Leave a Reply: An Analysis of Weblog Comments, Mishne+, WWW06 Comment従来のWeblog研究では、コメントの情報が無視されていたが、コメントも重要な情報を含んでいると考えられる。 この研究では、以下のことが言及されている。 * （収集したデータの）ブログにコメントが付与されている割合やコメントの長さ、ポストに対するコメントの平均などの統計量 * ブログ検索に相当流し ...

### WebSearch (2)

#NeuralNetwork#SearchEngine#MultitaskLearning#QueryClassification
Issue Date: 2018-02-05 Representation Learning Using Multi-Task Deep Neural Networks for Semantic Classification and Information Retrieval, Liu+, NAACL-HLT15 Commentクエリ分類と検索をNeural Netを用いてmulti-task learningする研究分類(multi-class classification)とランキング(pairwise learning-to-rank)という異なる操作が必要なタスクを、multi task learningの枠組みで ... #Article#CollaborativeFiltering#RelevanceFeedback#SearchEngine#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users, Sugiyama+, NAIST, WWW’04 Comment検索結果のpersonalizationを初めてuser profileを用いて実現した研究 user profileはlong/short term preferenceによって構成される。 long term: さまざまなソースから取得される short term: 当日のセッショ ...

### LLMAgent (2)

#Article#Tools#NLP#Library
Issue Date: 2023-04-22 Llamaindex CommentLlamaIndexのインデックスを更新し、更新前後で知識がアップデートされているか確認してみた https://dev.classmethod.jp/articles/llama-index-insert-index/ ... #Article#Tools#NLP#LanguageModel#Library
Issue Date: 2023-04-21 LangChain CommentLangChain の Googleカスタム検索 連携を試す https://note.com/npaka/n/nd9a4a26a8932LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents https://zenn.de ...

### OnlineEvaluation (1)

#Tutorial
Issue Date: 2018-01-01 Practical Online Retrieval Evaluation, SIGIR11, Tutorial

### DocumentSummarization (1)

#NLP#SearchEngine
Issue Date: 2018-01-17 The Use of MMR, Diversity-Based Reranking for Reordering Documents and Producing Summaries, Carbonell+, SIGIR98 CommentMaximal Marginal Relevance (MMR) 論文。 検索エンジンや文書要約において、文書/文のランキングを生成する際に、既に選んだ文書と類似度が低く、かつqueryとrelevantな文書をgreedyに選択していく手法を提案。 ILPによる定式化が提案される以前のMult ...

### QueryClassification (1)

#NeuralNetwork#SearchEngine#MultitaskLearning#WebSearch
Issue Date: 2018-02-05 Representation Learning Using Multi-Task Deep Neural Networks for Semantic Classification and Information Retrieval, Liu+, NAACL-HLT15 Commentクエリ分類と検索をNeural Netを用いてmulti-task learningする研究分類(multi-class classification)とランキング(pairwise learning-to-rank)という異なる操作が必要なタスクを、multi task learningの枠組みで ...

### CollaborativeFiltering (1)

#Article#RelevanceFeedback#SearchEngine#WebSearch#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users, Sugiyama+, NAIST, WWW’04 Comment検索結果のpersonalizationを初めてuser profileを用いて実現した研究 user profileはlong/short term preferenceによって構成される。 long term: さまざまなソースから取得される short term: 当日のセッショ ...

### NaturalLanguageUnderstanding (1)

#NLP#LanguageModel#KnowledgeGraph#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-14 Direct Fact Retrieval from Knowledge Graphs without Entity Linking, ACL23 Summary従来の知識取得メカニズムの制限を克服するために、我々はシンプルな知識取得フレームワークであるDiFaRを提案する。このフレームワークは、入力テキストに基づいて直接KGから事実を取得するものであり、言語モデルとリランカーを使用して事実のランクを改善する。DiFaRは複数の事実取得タスクでベースラインよりも優れた性能を示した。

### Finetuning (SFT) (1)

#Pocket#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-04-07 RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG, Tianjun Zhang+, N_A, arXiv24 Summary大規模なテキストデータのLLMsを事前学習し、新しい知識を追加するためのRetrieval Augmented FineTuning（RAFT）を提案。RAFTは、質問に回答するのに役立つ関連文書から正しいシーケンスを引用し、chain-of-thoughtスタイルの応答を通じて推論能力を向上させる。RAFTはPubMed、HotpotQA、Gorillaデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させ、事前学習済みLLMsをドメイン固有のRAGに向けて改善する。 CommentQuestion, instruction, coxtext, cot style answerの4つを用いてSFTをする模様画像は下記ツイートより引用https://x.com/cwolferesearch/status/1770912695765660139?s=46&t=Y6UuIHB0 ...

### Others (21)

#Pocket
Issue Date: 2024-12-17 Semantic Retrieval at Walmart, Alessandro Magnani+, arXiv24 #RecommenderSystems#Pocket#MulltiModal
Issue Date: 2024-11-08 MM-Embed: Universal Multimodal Retrieval with Multimodal LLMs, Sheng-Chieh Lin+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/d05854af-4525-40ba-8458-bfe333135cff) ... #LearningToRank#Online/Interactive#Pocket
Issue Date: 2018-01-01 Contextual Dueling Bandits, Dudik+, JMLR15

#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Contents-based
Issue Date: 2021-06-01 Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data, Huang+, CIKM13 Comment日本語解説: https://shunk031.me/paper-survey/summary/others/Learning-Deep-Structured-Semantic-Models-for-Web-Search-using-Clickthrough-Data ... #LearningToRank#Online/Interactive#Interleaved
Issue Date: 2018-01-01 Reusing Historical Interaction Data for Faster Online Learning to Rank for IR, Hofmann+, WSDM13 Comment#197 DBGDを拡張した手法を提案している。 アルゴリズムが細かく書いてあるので、追っていくとDBGD等について理解が深まると思われる。 Interleavemethodについても。 ... #Comments
Issue Date: 2018-01-15 Ranking Comments on Social Web, Hsu+, CSE09 CommentLearning to Rankによってコメントをランキングする手法を提案。 これにより、低品質なコメントははじき、良質なコメントをすくいとることができる。 素性としては、主にユーザに基づく指標（ユーザが作成した記事の数、プロフィールが何度閲覧されたかなど）と、コメントのContentに基づく指 ... #LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Interactively Optimizing Information Retrieval Systems as a Dueling Bandits Problem, Yue+, ICML09 Commentonline learning to rankに関する論文でよくreferされる論文 提案手法は、Dueling Bandit Gradient Descent(DBGD)と呼ばれる. onlineでlearning to rankを行える手法で、現在の重みwとwをランダムな方向に動かし ... #LearningToRank#Interleaved
Issue Date: 2018-01-01 How Does Clickthrough Data Reflect Retrieval Quality?, Radlijnski+, CIKM08 #LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Fast Learning of Document Ranking Functions with the Committee Perceptrion, Elsas+, WSDM08 #LearningToRank#ListWise#Pocket
Issue Date: 2018-01-01 Listwise Approach to Learning to Rank - Theory and Algorithm （ListMLE）, Xia+, ICML2008 #LearningToRank#ListWise
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach （ListNet）, Cao+, ICML2007 Comment解説スライド：http://www.nactem.ac.uk/tsujii/T-FaNT2/T-FaNT.files/Slides/liu.pdf 解説ブログ：https://qiita.com/koreyou/items/a69750696fd0b9d88608従来行われてきたLearning t ... #MachineLearning#StructuredLearning
Issue Date: 2017-12-31 A support vector method for Optimizing Average Precision, Yue+, SIGIR07 CommentSVM-MAPの論文 構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する。 ... #LearningToRank#PairWise
Issue Date: 2018-01-01 Learning to Rank using Gradient Descent （RankNet）, Burges+, ICML2005 Commentpair-wiseのlearning2rankで代表的なRankNet論文 解説ブログ：https://qiita.com/sz_dr/items/0e50120318527a928407 lossは2個のインスタンスのpair、A, Bが与えられたとき、AがBよりも高くランクされる場合は確 ... #LearningToRank#PointWise
Issue Date: 2018-01-01 PRanking with Ranking, Crammer+, NIPS01 CommentPoint-WiseなLearning2Rankの有名手法 ... #Article#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Preface to Special Issue on User Modeling for Web Information Retrieval, Brusilovsky+, User Modeling and User-Adapted Interaction , 2004 CommentPersonalized Information Retrievalの先駆け的研究 #566 と同時期 ... #Article#Tools#LearningToRank#Online/Interactive
Issue Date: 2018-01-01 Lerot: Online Learning to rank Framework #Article#LearningToRank#ListWise
Issue Date: 2018-01-01 A General Approximation Framework for Direct Optimization of Information Retrieval Measures （ApproxAP, ApproxNDCG）, Qin+, Information Retrieval, 2010 Comment実装してみたが、バグありそう感・・・ https://github.com/AkihikoWatanabe/ApproxAP ... #Article#LearningToRank#PairWise
Issue Date: 2018-01-01 Large Scale Learning to Rank, Sculley+, NIPS 2009 Commentsofia-mlの実装内容について記述されている論文 よくonline学習の文脈で触れられるが、気をつけないと罠にはまる。 というのは、sofia-ml内のMethodsによって、最適化している目的関数が異なるからだ。 実装をみると、全てのmethodsがonlineでできちゃいそうに見え ... #Article#MachineLearning#StructuredLearning#Tools
Issue Date: 2017-12-31 SVM-MAP Comment構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する手法 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2017-12-28 Personalizing Search via Automated Analysis of Interests and Activities, SIGIR, Teevan+, 2005, 2005.08 Comment・userに関するデータがrichなほうが、Personalizationは改善する。 ・queries, visited web pages, emails, calendar items, stored desktop 　　　 　documents、全てのsetを用いた場合が最も良かった ... #Article#WWW
Issue Date: 2017-12-28 Modeling Anchor Text and Classifying Queries to Enhance Web Document Retrieval, WWW’08, Fujii, 2008, 2008.04 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401828-1259be4c-ebe1-11e7-99c4-33508b405bf1.png) ![image](https://user-images.githubuse ...

## ComputerVision (78)

### LanguageModel (27)

#InformationRetrieval#NLP#Dataset#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #Pocket#NLP#Dataset
Issue Date: 2024-09-30 What matters when building vision-language models?, Hugo Laurençon+, N_A, arXiv24 Comment元ポストにOpenVLMの進展の歴史が載っている。構築されたデータセットも公開される模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/9675c2ad-650a-460b-9655-1c6347d07f58)元ポスト:https://x ... #Pocket#NLP#Chain-of-Thought
Issue Date: 2024-04-08 Visualization-of-Thought Elicits Spatial Reasoning in Large Language Models, Wenshan Wu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの空間推論能力を向上させるために、Visualization-of-Thought（VoT）プロンプティングを提案。VoTは、LLMsの推論トレースを可視化し、空間推論タスクで使用することで、既存のMLLMsを上回る性能を示す。VoTは、空間推論を促進するために「メンタルイメージ」を生成する能力を持ち、MLLMsでの有効性を示唆する。

#Pocket#NLP
Issue Date: 2024-03-21 Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes, Takuya Akiba+, N_A, arXiv24 Summary進化アルゴリズムを使用した新しいアプローチを提案し、強力な基盤モデルの自動生成を実現。LLMの開発において、人間の直感やドメイン知識に依存せず、多様なオープンソースモデルの効果的な組み合わせを自動的に発見する。このアプローチは、日本語のLLMと数学推論能力を持つモデルなど、異なるドメイン間の統合を容易にし、日本語VLMの性能向上にも貢献。オープンソースコミュニティへの貢献と自動モデル構成の新しいパラダイム導入により、基盤モデル開発における効率的なアプローチを模索。 Comment複数のLLMを融合するモデルマージの話。日本語LLMと英語の数学LLNをマージさせることで日本語の数学性能を大幅に向上させたり、LLMとVLMを融合したりすることで、日本にしか存在しない概念の画像も、きちんと回答できるようになる。著者スライドによると、従来のモデルマージにはbase modelが著者 ... #Pocket#Zero/FewShotPrompting#Self-SupervisedLearning
Issue Date: 2024-10-07 SINC: Self-Supervised In-Context Learning for Vision-Language Tasks, Yi-Syuan Chen+, N_A, ICCV23 #Pocket#NLP#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-11-23 NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation, Shachar Rosenman+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキストから画像への生成モデルの品質を向上させるための適応型フレームワークNeuroPromptsを提案します。このフレームワークは、事前学習された言語モデルを使用して制約付きテキストデコーディングを行い、人間のプロンプトエンジニアが生成するものに類似したプロンプトを生成します。これにより、高品質なテキストから画像への生成が可能となり、ユーザーはスタイルの特徴を制御できます。また、大規模な人間エンジニアリングされたプロンプトのデータセットを使用した実験により、当アプローチが自動的に品質の高いプロンプトを生成し、優れた画像品質を実現することを示しました。 #Pocket#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-10-26 Exploring OCR Capabilities of GPT-4V（ision） : A Quantitative and In-depth Evaluation, Yongxin Shi+, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、GPT-4Vという大規模マルチモーダルモデルの光学文字認識（OCR）能力を評価します。さまざまなOCRタスクにおいてモデルのパフォーマンスを評価し、ラテン文字の認識と理解において優れた性能を示す一方、多言語や複雑なタスクには苦戦することがわかりました。これに基づいて、専門のOCRモデルの必要性やGPT-4Vを活用する戦略についても検討します。この研究は、将来のLMMを用いたOCRの研究に役立つものです。評価のパイプラインと結果は、GitHubで利用可能です。 CommentGPT4-VをさまざまなOCRタスク「手書き、数式、テーブル構造認識等を含む）で性能検証した研究。MLT19データセットを使った評価では、日本語の性能は非常に低く、英語とフランス語が性能高い。手書き文字認識では英語と中国語でのみ評価。 ... #Pocket#NLP#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-10-09 Improved Baselines with Visual Instruction Tuning, Haotian Liu+, N_A, arXiv23 SummaryLLaVAは、ビジョンと言語のクロスモーダルコネクタであり、データ効率が高く強力な性能を持つことが示されています。CLIP-ViT-L-336pxを使用し、学術タスク指向のVQAデータを追加することで、11のベンチマークで最先端のベースラインを確立しました。13Bのチェックポイントはわずか120万の公開データを使用し、1日で完全なトレーニングを終えます。コードとモデルは公開されます。 Comment画像分析が可能なオープンソースLLMとのこと。# Overview 画像生成をできるわけではなく、inputとして画像を扱えるのみ。 ... #Pocket#NLP#LLMAgent
Issue Date: 2023-07-22 Towards A Unified Agent with Foundation Models, Norman Di Palo+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルとビジョン言語モデルを強化学習エージェントに組み込み、効率的な探索や経験データの再利用などの課題に取り組む方法を調査しました。スパースな報酬のロボット操作環境でのテストにおいて、ベースラインに比べて大幅な性能向上を実証し、学習済みのスキルを新しいタスクの解決や人間の専門家のビデオの模倣に活用する方法を示しました。 Comment ... #Pocket#NLP#SpokenLanguageProcessing#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-22 Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning, Yiyuan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、マルチモーダル学習のためのMeta-Transformerというフレームワークを提案しています。このフレームワークは、異なるモダリティの情報を処理し関連付けるための統一されたネットワークを構築することを目指しています。Meta-Transformerは、対応のないデータを使用して12のモダリティ間で統一された学習を行うことができ、テキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの基本的なパーセプションから、X線、赤外線、高分光、IMUなどの実用的なアプリケーション、グラフ、表形式、時系列などのデータマイニングまで、幅広いタスクを処理することができます。Meta-Transformerは、トランスフォーマーを用いた統一されたマルチモーダルインテリジェンスの開発に向けた有望な未来を示しています。 Comment12種類のモダリティに対して学習できるTransformerを提案Dataをsequenceにtokenizeし、unifiedにfeatureをencodingし、それぞれのdownstreamタスクで学習 ... #NaturalLanguageGeneration#NLP#TabularData#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in Pre-trained Vision and Language Models, ACL23 Summary本研究では、Vision＆Language（V＆L）モデルにおけるエンティティの知識の保持方法を検証するために、テーブルと画像の生成タスクを提案します。このタスクでは、エンティティと関連する画像の知識を含むテーブルを生成する第一の部分と、キャプションとエンティティの関連知識を含むテーブルから画像を生成する第二の部分があります。提案されたタスクを実行するために、Wikipediaの約20万のinfoboxからWikiTIGデータセットを作成しました。最先端のV＆LモデルOFAを使用して、提案されたタスクのパフォーマンスを評価しました。実験結果は、OFAが一部のエンティティ知識を忘れることを示しています。 #QuestionAnswering#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-11 SPAE: Semantic Pyramid AutoEncoder for Multimodal Generation with Frozen LLMs, Lijun Yu+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、Semantic Pyramid AutoEncoder（SPAE）を使用して、凍結されたLLMsが非言語的なモダリティを含むタスクを実行できるようにします。SPAEは、LLMの語彙から抽出されたトークンと生のピクセルデータの変換を行います。生成されたトークンは、視覚再構成に必要な意味と詳細を捉え、LLMが理解できる言語に変換します。実験結果では、我々のアプローチが画像理解と生成のタスクにおいて最先端のパフォーマンスを25％以上上回ることを示しています。 Comment画像をLLMのtokenスペースにマッピングすることで、LLMがパラメータの更新なしにvisual taskを解くことを可能にした。in context learningによって、様々なvisuataskを解くことができる。 ... #QuestionAnswering#MulltiModal
Issue Date: 2023-06-30 Towards Language Models That Can See: Computer Vision Through the LENS of Natural Language, William Berrios+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、LENSというモジュラーなアプローチを提案しています。このアプローチでは、大規模言語モデル（LLMs）を使用してコンピュータビジョンの問題に取り組みます。LENSは、独立したビジョンモジュールの出力に対して言語モデルを使用して推論を行います。私たちは、ゼロショットおよびフューショットのオブジェクト認識などのコンピュータビジョンの設定でLENSを評価しました。LENSは市販のLLMに適用でき、非常に競争力のあるパフォーマンスを発揮します。コードはオープンソースで提供されています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1674878733264781312?s=46&t=KFT8cWTu8vV69iD6Qt0NGw ... #NLP#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-04-26 AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking Head, arXiv23 Commenttext, audio, imageといったマルチモーダルなpromptから、audioに関する様々なタスクを実現できるシステムマルチモーダルデータをjointで学習したというわけではなく、色々なモデルの組み合わせてタスクを実現しているっぽい ![image](https://user-images ... #Article#Survey#NLP#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#NLP#MulltiModal#FoundationModel#MultiLingual
Issue Date: 2024-12-04 Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models, AWS, 2024.12 Comment参考:https://qiita.com/ysit/items/8433d149dbaab702d526テクニカルレポート: https://assets.amazon.science/9f/a3/ae41627f4ab2bde091f1ebc6b830/the-amazon-nova-family ... #Article#Survey#Pocket#NLP#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11 #Article#NLP#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-09-27 Molmo, AI2, 2024.09 CommentMolmo is a family of open state-of-the-art multimodal AI models. Our most powerful model closes the gap between open and proprietary systems across a以 ... #Article#NLP#Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-09-25 Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models, Meta, 2024.09 Comment11Bと90BのVLMと、エッジデバイス向けの1B, 3BのSLMを発表。![image](https://github.com/user-attachments/assets/13c4af37-19bd-4de7-b501-eb48f955af0c)![image](https://githuLl ... #Article#Tutorial#MachineLearning#NLP#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ... #Article#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2024-04-14 Grok-1.5 Vision Preview, 2024 Comment ... #Article#NLP#Library#Alignment#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#NeuralNetwork#Efficiency/SpeedUp#NLP#DiffusionModel#Article
Issue Date: 2023-10-29 StableDiffusion, LLMのGPUメモリ削減のあれこれ CommentGradient Accumulation, Gradient Checkpointingの説明が丁寧でわかりやすかった。 ... #Article#NLP#ChatGPT#MulltiModal
Issue Date: 2023-09-30 GPT-4V Commentおう…やべえな… ... #Article#NLP#FoundationModel
Issue Date: 2023-07-23 Introducing CM3leon, a more efficient, state-of-the-art generative model for text and images, 2023 Summary最近の自然言語処理の進歩により、生成型AIモデルへの関心と研究が加速しています。CM3leonは、テキストから画像への生成と画像からテキストへの生成を行う単一の基礎モデルです。 #Article#Survey#NLP#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ...

### NaturalLanguageGeneration (8)

#NLP#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #NLP#LanguageModel#TabularData#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in Pre-trained Vision and Language Models, ACL23 Summary本研究では、Vision＆Language（V＆L）モデルにおけるエンティティの知識の保持方法を検証するために、テーブルと画像の生成タスクを提案します。このタスクでは、エンティティと関連する画像の知識を含むテーブルを生成する第一の部分と、キャプションとエンティティの関連知識を含むテーブルから画像を生成する第二の部分があります。提案されたタスクを実行するために、Wikipediaの約20万のinfoboxからWikiTIGデータセットを作成しました。最先端のV＆LモデルOFAを使用して、提案されたタスクのパフォーマンスを評価しました。実験結果は、OFAが一部のエンティティ知識を忘れることを示しています。 #NLP#MulltiModal#DiffusionModel#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Learning to Imagine: Visually-Augmented Natural Language Generation, ACL23 Summary本研究では、視覚情報を活用した自然言語生成のためのLIVEという手法を提案しています。LIVEは、事前学習済み言語モデルを使用して、テキストに基づいて場面を想像し、高品質な画像を合成する方法です。また、CLIPを使用してテキストの想像力を評価し、段落ごとに画像を生成します。さまざまな実験により、LIVEの有効性が示されています。コード、モデル、データは公開されています。 Comment>まず、テキストに基づいて場面を想像します。入力テキストに基づいて高品質な画像を合成するために拡散モデルを使用します。次に、CLIPを使用して、テキストが想像力を喚起できるかを事後的に判断します。最後に、私たちの想像力は動的であり、段落全体に1つの画像を生成するのではなく、各文に対して合成を行います ...

#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2022-09-15 Generating Racing Game Commentary from Vision, Language, and Structured Data, Tatsuya+, INLG21 Commentデータセット: https://kirt.airc.aist.go.jp/corpus/ja/RacingCommentary ... #NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Multi-Task Video Captioning with Video and Entailment Generation, Pasunuru+, ACL17 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/HangyoMasatsugu/hangyo-acl-paperreading2017multitask-video-captioning-with-video-and-entailment-generation/1multitas ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Evaluation#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #Article#Survey#NLP#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#NLP#Article
Issue Date: 2023-08-16 走行動画を説明するLLMを作成し、80台のGPUで分散並列学習させた話

### Survey (6)

#FoundationModel
Issue Date: 2023-08-08 Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook, Muhammad Awais+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、視覚システムの基礎モデルについて包括的なレビューを提供します。これには、異なるモダリティを組み合わせるためのアーキテクチャ設計やトレーニング目標、トレーニングデータセットなどが含まれます。また、基礎モデルの評価や課題、最近の発展についても議論します。詳細なリストは、\url{https://github.com/awaisrauf/Awesome-CV-Foundational-Models}で入手できます。 CommentCVにおけるfoundation modelのsurvey。残されたチャレンジと研究の方向性が議論されている ... #Article#NLP#LanguageModel#OpenWeightLLM#ProprietaryLLM
Issue Date: 2025-01-02 2024-ai-timeline, reach-vb, 2025.01 Comment月別で2024年にリリースされた主要なLLM（マルチモーダルなLLMも含む）のタイムラインがまとめられている。API Only（プロプライエタリ）なのか、OpenWeightなのかもタグ付けされている。 ... #Article#Pocket#NLP#LanguageModel#Slide
Issue Date: 2024-11-18 Large Vision Language Model （LVLM）に関する知見まとめ, Daiki Shiono, 2024.11

#Article#MachineLearning#NLP
Issue Date: 2023-11-22 ML Papers Explained Comment以下の分野の代表的な論文がまとめられている（基本的にはTransformer登場後のものが多い）言語モデル（Transformer, Elmoなど）Visionモデル（ViTなど）CNN（AlexNetなど）Single Stage Object DetectorsR ... #Article#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#NLP#LanguageModel#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ...

### FoundationModel (6)

#Pocket#NLP#MultitaskLearning#MulltiModal
Issue Date: 2023-11-13 Florence-2: Advancing a Unified Representation for a Variety of Vision Tasks, Bin Xiao+, N_A, arXiv23 SummaryFlorence-2は、ビジョン基盤モデルであり、さまざまなビジョンタスクに対応するための統一されたプロンプトベースの表現を持っています。このモデルは、テキストプロンプトを受け取り、キャプショニング、オブジェクト検出、グラウンディング、セグメンテーションなどのタスクを実行し、テキスト形式で結果を生成します。また、FLD-5Bという大規模な注釈付きデータセットも開発されました。Florence-2は、多目的かつ包括的なビジョンタスクを実行するためにシーケンスツーシーケンス構造を採用しており、前例のないゼロショットおよびファインチューニングの能力を持つ強力なモデルです。 CommentVison Foundation Model。Spatialな階層構造や、Semanticを捉えられるように訓練。Image/Prompt Encoderでエンコードされ、outputはtext + location informationとなる。 ... #Survey
Issue Date: 2023-08-08 Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook, Muhammad Awais+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、視覚システムの基礎モデルについて包括的なレビューを提供します。これには、異なるモダリティを組み合わせるためのアーキテクチャ設計やトレーニング目標、トレーニングデータセットなどが含まれます。また、基礎モデルの評価や課題、最近の発展についても議論します。詳細なリストは、\url{https://github.com/awaisrauf/Awesome-CV-Foundational-Models}で入手できます。 CommentCVにおけるfoundation modelのsurvey。残されたチャレンジと研究の方向性が議論されている ... #Navigation
Issue Date: 2023-07-11 ViNT: A Foundation Model for Visual Navigation, Dhruv Shah+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、汎用事前学習モデルであるVisual Navigation Transformer（ViNT）を提案し、ビジョンベースのロボットナビゲーションに成功をもたらします。ViNTは、大規模なナビゲーションデータセットで訓練され、柔軟なTransformerベースのアーキテクチャを使用してさまざまなナビゲーションタスクに適応します。ViNTは、拡散ベースのサブゴール提案と組み合わせることで、新しい環境を探索し、キロメートルスケールのナビゲーション問題を解決することができます。また、ViNTはプロンプトチューニングに触発された技術を使用して、新しいタスク仕様に適応することができます。ViNTはモバイルロボティクスのための効果的な基礎モデルとして確立されています。詳細はプロジェクトページを参照してください。 Comment事前学習済みモデルを視覚ベースのロボットナビゲーションに活用するFoundation Model。FlexibleなTransformerベースのアーキテクチャに基づいて構築されており、さまざまなナビゲーションタスクに取り組むことが可能 ...

#Article#NLP#LanguageModel#MulltiModal#MultiLingual
Issue Date: 2024-12-04 Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models, AWS, 2024.12 Comment参考:https://qiita.com/ysit/items/8433d149dbaab702d526テクニカルレポート: https://assets.amazon.science/9f/a3/ae41627f4ab2bde091f1ebc6b830/the-amazon-nova-family ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-23 Introducing CM3leon, a more efficient, state-of-the-art generative model for text and images, 2023 Summary最近の自然言語処理の進歩により、生成型AIモデルへの関心と研究が加速しています。CM3leonは、テキストから画像への生成と画像からテキストへの生成を行う単一の基礎モデルです。 #Article#InductiveBias
Issue Date: 2023-07-12 Objaverse-XL: A Universe of 10M+ 3D Objects Comment10Mを超える3D objectのデータセットを公開し、3D Modelの基盤モデルとしてZero123-XLを訓練。元ツイートのGifがわかりやすい。https://twitter.com/mattdeitke/status/1678855859089326080?s=46&t=8VBxVyn ...

### Tutorial (5)

#Pocket#DiffusionModel
Issue Date: 2024-11-17 Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision, Stanley H. Chan, arXiv24 Commentいつか読まなければならない ... #Article#NLP#SSM (StateSpaceModel)
Issue Date: 2024-11-27 チュートリアル：Mamba, Vision Mamba （Vim）, Hironobu Fujiyoshi, 2024.11 #Article#MachineLearning#NLP#LanguageModel#Repository
Issue Date: 2024-09-07 ml-engineering CommentLLMやVLMを学習するためのツールやノウハウがまとめられたリポジトリ ...

#Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2022-10-27 CNN vs. ViT, 牛久先生 Comment・Swin Transformer, Depth-wise conv, ConvNeXt, ViTとCNNのロバスト性の違いの話があり勉強になる ・最終的な結論が、CNNもTransformerも変わらない（明確な勝者はいない; 今のところ引き分け）というのはおもしろかったdepth-wise co ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-05-24 EfficientNet解説 Comment既存画像認識モデルの構造は変化させず、広さ、深さ、解像度を複合スケーリングすることで、従来よりも少ないパラメータ数、かつ学習速度でSoTAを達成。広さ、深さ、解像度はそれぞれ性能に互いに影響しあっており、従来のように別々にスケーリングするのではなく、3つのバランスをとりながらスケーリングする。スケー ...

### Dataset (5)

#InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ... #Pocket
Issue Date: 2024-09-30 COM Kitchens: An Unedited Overhead-view Video Dataset as a Vision-Language Benchmark, Koki Maeda+, N_A, ECCV24 Commentとてもおもしろそう！ ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-30 What matters when building vision-language models?, Hugo Laurençon+, N_A, arXiv24 Comment元ポストにOpenVLMの進展の歴史が載っている。構築されたデータセットも公開される模様。![image](https://github.com/user-attachments/assets/9675c2ad-650a-460b-9655-1c6347d07f58)元ポスト:https://x ...

#NaturalLanguageGeneration#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #NLP#Personalization#MulltiModal#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MPCHAT: Towards Multimodal Persona-Grounded Conversation, ACL23 Summary本研究では、テキストと画像の両方を使用してパーソナを拡張し、マルチモーダルな対話エージェントを構築するためのデータセットであるMPCHATを提案します。さらに、マルチモーダルパーソナを組み込むことで、応答予測、パーソナのグラウンディング予測、話者の識別といったタスクのパフォーマンスを統計的に有意に改善できることを示します。この研究は、マルチモーダルな対話理解においてマルチモーダルパーソナの重要性を強調し、MPCHATが高品質なリソースとして役立つことを示しています。

### QuestionAnswering (4)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-10-09 Improved Baselines with Visual Instruction Tuning, Haotian Liu+, N_A, arXiv23 SummaryLLaVAは、ビジョンと言語のクロスモーダルコネクタであり、データ効率が高く強力な性能を持つことが示されています。CLIP-ViT-L-336pxを使用し、学術タスク指向のVQAデータを追加することで、11のベンチマークで最先端のベースラインを確立しました。13Bのチェックポイントはわずか120万の公開データを使用し、1日で完全なトレーニングを終えます。コードとモデルは公開されます。 Comment画像分析が可能なオープンソースLLMとのこと。# Overview 画像生成をできるわけではなく、inputとして画像を扱えるのみ。 ... #LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-11 SPAE: Semantic Pyramid AutoEncoder for Multimodal Generation with Frozen LLMs, Lijun Yu+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、Semantic Pyramid AutoEncoder（SPAE）を使用して、凍結されたLLMsが非言語的なモダリティを含むタスクを実行できるようにします。SPAEは、LLMの語彙から抽出されたトークンと生のピクセルデータの変換を行います。生成されたトークンは、視覚再構成に必要な意味と詳細を捉え、LLMが理解できる言語に変換します。実験結果では、我々のアプローチが画像理解と生成のタスクにおいて最先端のパフォーマンスを25％以上上回ることを示しています。 Comment画像をLLMのtokenスペースにマッピングすることで、LLMがパラメータの更新なしにvisual taskを解くことを可能にした。in context learningによって、様々なvisuataskを解くことができる。 ... #LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-06-30 Towards Language Models That Can See: Computer Vision Through the LENS of Natural Language, William Berrios+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、LENSというモジュラーなアプローチを提案しています。このアプローチでは、大規模言語モデル（LLMs）を使用してコンピュータビジョンの問題に取り組みます。LENSは、独立したビジョンモジュールの出力に対して言語モデルを使用して推論を行います。私たちは、ゼロショットおよびフューショットのオブジェクト認識などのコンピュータビジョンの設定でLENSを評価しました。LENSは市販のLLMに適用でき、非常に競争力のあるパフォーマンスを発揮します。コードはオープンソースで提供されています。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1674878733264781312?s=46&t=KFT8cWTu8vV69iD6Qt0NGw ...

#Pocket#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-06-16 AVIS: Autonomous Visual Information Seeking with Large Language Models, Ziniu Hu+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、自律的な情報収集ビジュアル質問応答フレームワークであるAVISを提案する。AVISは、大規模言語モデル（LLM）を活用して外部ツールの利用戦略を動的に決定し、質問に対する回答に必要な不可欠な知識を獲得する。ユーザースタディを実施して収集したデータを用いて、プランナーや推論エンジンを改善し、知識集約型ビジュアル質問応答ベンチマークで最先端の結果を達成することを示している。 Comment ...

### Library (3)

#Article#Repository
Issue Date: 2024-11-27 YomiToku, Kotaro Kinoshita, 2024.11 CommentいわゆるAI-OCRで、縦書きの認識も可能で、表などの構造化された情報も認識可能とのこと。手書きは認識できるのだろうか?CC BY-NC-SA 4.0元ツイート:https://x.com/kinocoai/status/1861386062175838303?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0I ... #Article#NLP#LanguageModel#Alignment#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ... #Article#MachineLearning#NLP#Explanation#Transformer#Article
Issue Date: 2022-12-01 Transformers Interpret, 2022 Commenttransformersのモデルをたった2行追加するだけで、explainableにするライブラリ基本的にtextとvisionのclassificationをサポートしている模様text classificationの場合、たとえばinput tokenの各トークンの分類に対する寄与度をou ...

### ImageCaptioning (3)

#DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #Article#Survey#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article
Issue Date: 2023-07-22 Comparing captioning models CommentSoTAのvision languageモデルのデモ。BLIP, BLIP2,GIT,InstructBLIPを試せる ...

### TextToImageGeneration (3)

#NaturalLanguageGeneration#NLP#LanguageModel#TabularData
Issue Date: 2023-07-15 Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in Pre-trained Vision and Language Models, ACL23 Summary本研究では、Vision＆Language（V＆L）モデルにおけるエンティティの知識の保持方法を検証するために、テーブルと画像の生成タスクを提案します。このタスクでは、エンティティと関連する画像の知識を含むテーブルを生成する第一の部分と、キャプションとエンティティの関連知識を含むテーブルから画像を生成する第二の部分があります。提案されたタスクを実行するために、Wikipediaの約20万のinfoboxからWikiTIGデータセットを作成しました。最先端のV＆LモデルOFAを使用して、提案されたタスクのパフォーマンスを評価しました。実験結果は、OFAが一部のエンティティ知識を忘れることを示しています。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#MulltiModal#DiffusionModel
Issue Date: 2023-07-15 Learning to Imagine: Visually-Augmented Natural Language Generation, ACL23 Summary本研究では、視覚情報を活用した自然言語生成のためのLIVEという手法を提案しています。LIVEは、事前学習済み言語モデルを使用して、テキストに基づいて場面を想像し、高品質な画像を合成する方法です。また、CLIPを使用してテキストの想像力を評価し、段落ごとに画像を生成します。さまざまな実験により、LIVEの有効性が示されています。コード、モデル、データは公開されています。 Comment>まず、テキストに基づいて場面を想像します。入力テキストに基づいて高品質な画像を合成するために拡散モデルを使用します。次に、CLIPを使用して、テキストが想像力を喚起できるかを事後的に判断します。最後に、私たちの想像力は動的であり、段落全体に1つの画像を生成するのではなく、各文に対して合成を行います ... #Pocket#NLP#Personalization#DiffusionModel
Issue Date: 2023-06-16 ViCo: Detail-Preserving Visual Condition for Personalized Text-to-Image Generation, Shaozhe Hao+, N_A, arXiv23 Summary拡散モデルを用いたパーソナライズされた画像生成において、高速で軽量なプラグインメソッドであるViCoを提案。注目モジュールを導入し、注目ベースのオブジェクトマスクを使用することで、一般的な過学習の劣化を軽減。元の拡散モデルのパラメータを微調整せず、軽量なパラメータトレーニングだけで、最新のモデルと同等またはそれ以上の性能を発揮することができる。

### GenerativeAI (3)

#Pocket#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 SEINE: Short-to-Long Video Diffusion Model for Generative Transition and Prediction, Xinyuan Chen+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、ビデオ生成において連続した長いビデオを生成するためのジェネレーティブなトランジションと予測に焦点を当てたモデルSEINEを提案する。SEINEはテキストの説明に基づいてトランジションを生成し、一貫性と視覚的品質を確保した長いビデオを生成する。さらに、提案手法は他のタスクにも拡張可能であり、徹底的な実験によりその有効性が検証されている。 Commenthttps://huggingface.co/spaces/Vchitect/SEINE 画像 + テキストpromptで、動画を生成するデモ ... #Article#OpenWeightLLM
Issue Date: 2024-10-05 MovieGen, Meta, 2024.10 #Article#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 LaVie: Text-to-Video generation, demo Commentデモのデフォルトで試してみたら、3秒ほどのprompt通りの動画が生成された。FF14の赤魔導士に変えたら、それっぽいの出てきた ...

### CommentGeneration (2)

#Article#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-09-27 Attend to You: Personalized Image Captioning with Context Sequence Memory Networks, Park+, arXiv 2017 Comment画像が与えられたときに、その画像に対するHashtag predictionと、personalizedなpost generationを行うタスクを提案。 InstagramのPostの簡易化などに応用できる。 Postを生成するためには、自身の言葉で、画像についての説明や、contextとい ... #Article#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-09-27 Cross-domain personalized image captioning, Long+, 2019

### ImageSegmentation (2)

#Pocket#Prompting#In-ContextLearning
Issue Date: 2023-11-23 Visual In-Context Prompting, Feng Li+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、ビジョン領域における汎用的なビジュアルインコンテキストプロンプティングフレームワークを提案します。エンコーダーデコーダーアーキテクチャを使用し、さまざまなプロンプトをサポートするプロンプトエンコーダーを開発しました。さらに、任意の数の参照画像セグメントをコンテキストとして受け取るように拡張しました。実験結果から、提案手法が非凡な参照および一般的なセグメンテーション能力を引き出し、競争力のあるパフォーマンスを示すことがわかりました。 CommentImage Segmentationには、ユーザが与えたプロンプトと共通のコンセプトを持つすべてのオブジェクトをセグメンテーションするタスクと、ユーザの入力の特定のオブジェクトのみをセグメンテーションするタスクがある。従来は個別のタスクごとに、特定の入力方法（Visual Prompt, Image ...
Issue Date: 2023-04-25 Track Anything: Segment Anything Meets Videos, yang+, SUSTech VIP Lab, arXiv23 CommentMetaのSAMを、videoに適用し、videow内のsegmentationを追加学習なしでやりました、という話だと思われる。 ...

### Evaluation (2)

#NaturalLanguageGeneration#NLP#Dataset
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #DocumentSummarization#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。

### AutomaticPromptEngineering (2)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-23 NeuroPrompts: An Adaptive Framework to Optimize Prompts for Text-to-Image Generation, Shachar Rosenman+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキストから画像への生成モデルの品質を向上させるための適応型フレームワークNeuroPromptsを提案します。このフレームワークは、事前学習された言語モデルを使用して制約付きテキストデコーディングを行い、人間のプロンプトエンジニアが生成するものに類似したプロンプトを生成します。これにより、高品質なテキストから画像への生成が可能となり、ユーザーはスタイルの特徴を制御できます。また、大規模な人間エンジニアリングされたプロンプトのデータセットを使用した実験により、当アプローチが自動的に品質の高いプロンプトを生成し、優れた画像品質を実現することを示しました。 #Article#NLP#Prompting#MulltiModal
Issue Date: 2023-12-01 multimodal-maestro CommentLarge Multimodal Model (LMM)において、雑なpromptを与えるても自動的に良い感じoutputを生成してくれるっぽい？ 以下の例はリポジトリからの引用であるが、この例では、"Find dog." という雑なpromptから、画像中央に位置する犬に[9]というラベルを ...

### ContrastiveLearning (1)

#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-04-27 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision、Radford+, OpenAI, arXiv22 CommentCLIP論文。大量の画像と画像に対応するテキストのペアから、対象学習を行い、画像とテキスト間のsimilarityをはかれるようにしたモデル ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234729329-dfa5dc1e ...

### DocumentSummarization (1)

#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP#Evaluation#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。

### Navigation (1)

#FoundationModel
Issue Date: 2023-07-11 ViNT: A Foundation Model for Visual Navigation, Dhruv Shah+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、汎用事前学習モデルであるVisual Navigation Transformer（ViNT）を提案し、ビジョンベースのロボットナビゲーションに成功をもたらします。ViNTは、大規模なナビゲーションデータセットで訓練され、柔軟なTransformerベースのアーキテクチャを使用してさまざまなナビゲーションタスクに適応します。ViNTは、拡散ベースのサブゴール提案と組み合わせることで、新しい環境を探索し、キロメートルスケールのナビゲーション問題を解決することができます。また、ViNTはプロンプトチューニングに触発された技術を使用して、新しいタスク仕様に適応することができます。ViNTはモバイルロボティクスのための効果的な基礎モデルとして確立されています。詳細はプロジェクトページを参照してください。 Comment事前学習済みモデルを視覚ベースのロボットナビゲーションに活用するFoundation Model。FlexibleなTransformerベースのアーキテクチャに基づいて構築されており、さまざまなナビゲーションタスクに取り組むことが可能 ...

### LLMAgent (1)

#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-22 Towards A Unified Agent with Foundation Models, Norman Di Palo+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルとビジョン言語モデルを強化学習エージェントに組み込み、効率的な探索や経験データの再利用などの課題に取り組む方法を調査しました。スパースな報酬のロボット操作環境でのテストにおいて、ベースラインに比べて大幅な性能向上を実証し、学習済みのスキルを新しいタスクの解決や人間の専門家のビデオの模倣に活用する方法を示しました。 Comment ...

### ChatGPT (1)

#Article#NLP#LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-09-30 GPT-4V Commentおう…やべえな… ...

### LayoutGeneration (1)

#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-11-14 LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models, Jiawei Lin+, N_A, NeurIPS23 SummaryLayoutPrompterは、大規模言語モデル（LLMs）を使用して条件付きのグラフィックレイアウト生成を行う手法であり、入力-出力のシリアル化、動的な模範的選択、およびレイアウトのランキングの3つのコンポーネントで構成されています。LayoutPrompterは、既存の手法と競合したり上回ったりする性能を持ち、トレーニングや微調整なしで使用できる汎用性のあるアプローチであることが実験結果から示されています。また、データ効率にも優れており、トレーニングベースラインよりも有意に優れていることも示されています。プロジェクトは、https://github.com/microsoft/LayoutGeneration/tree/main/LayoutPrompterで利用可能です。 CommentConditional Graphic Layout Generation ...

### Alignment (1)

#Article#NLP#LanguageModel#Library#TextualInversion
Issue Date: 2024-03-21 repeng CommentLLMの出力のスタイルを数百個の事例だけで学習しチューニングできるライブラリ。promptで指定するのとは異なり、数値でスタイルの強さを指定することが可能らしい（元ツイート）。画像生成分野におけるTextual Inversionと同じ技術とのこと。Textual Inversionとは、少量の ...

### Finetuning (SFT) (1)

#MachineLearning#Pocket#InstructionTuning#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2024-11-12 Online-LoRA: Task-free Online Continual Learning via Low Rank Adaptation, Xiwen Wei+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/b789ba71-3941-4d60-9397-46607ddc7712) ...

### InstructionTuning (1)

#MachineLearning#Pocket#Finetuning (SFT)#Adapter/LoRA#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2024-11-12 Online-LoRA: Task-free Online Continual Learning via Low Rank Adaptation, Xiwen Wei+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/b789ba71-3941-4d60-9397-46607ddc7712) ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (1)

#InformationRetrieval#NLP#Dataset#LanguageModel
Issue Date: 2024-12-16 VLR-Bench: Multilingual Benchmark Dataset for Vision-Language Retrieval Augmented Generation, Hyeonseok Lim+, arXiv24 CommentMultilingual VLMを用いたRAGのベンチマークデータセット ...

### Others (18)

#Efficiency/SpeedUp#NLP#Transformer#MulltiModal#AudioProcessing#Architecture
Issue Date: 2024-11-12 Mixture-of-Transformers: A Sparse and Scalable Architecture for Multi-Modal Foundation Models, Weixin Liang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/340ab176-7b17-467a-8731-20d1594d6951) ... #Pocket#CLIP
Issue Date: 2024-09-30 Long-CLIP: Unlocking the Long-Text Capability of CLIP, Beichen Zhang+, N_A, ECCV24 #Pocket#DiffusionModel
Issue Date: 2024-09-01 Diffusion Models Are Real-Time Game Engines, Dani Valevski+, N_A, arXiv24 SummaryGameNGenは、ニューラルモデルによって完全に動作するゲームエンジンであり、高品質で長い軌跡上で複雑な環境とのリアルタイムインタラクションを可能にします。GameNGenは、単一のTPU上で秒間20フレーム以上でクラシックゲームDOOMをインタラクティブにシミュレートすることができます。次フレーム予測では、PSNRが29.4に達し、劣化JPEG圧縮と比較可能です。GameNGenは、2つの段階でトレーニングされます：（1）RLエージェントがゲームをプレイすることを学び、トレーニングセッションが記録され、（2）拡散モデルが過去のフレームとアクションのシーケンスに応じて次のフレームを生成するようにトレーニングされます。条件付きの拡張により、長い軌跡上で安定した自己回帰生成が可能となります。 CommentDiffusion Modelでゲーム映像を生成する取り組みらしい。ゲームのenvironmentに対して、ユーザのActionとframeの系列をエピソードとみなして生成するっぽい？project pageにデモがのっている https://gamengen.github.io/ ...

#Pocket#Personalization#DiffusionModel
Issue Date: 2023-07-22 FABRIC: Personalizing Diffusion Models with Iterative Feedback, Dimitri von Rütte+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、拡散ベースのテキストから画像への変換モデルに人間のフィードバックを組み込む戦略を提案する。自己注意層を利用したトレーニングフリーなアプローチであるFABRICを提案し、さまざまな拡散モデルに適用可能であることを示す。また、包括的な評価方法を導入し、人間のフィードバックを統合した生成ビジュアルモデルのパフォーマンスを定量化するための堅牢なメカニズムを提供する。徹底的な分析により、反復的なフィードバックの複数のラウンドを通じて生成結果が改善されることを示す。これにより、個別化されたコンテンツ作成やカスタマイズなどの領域に応用が可能となる。 Commentupvote downvoteをフィードバックし、iterativeなmannerでDiffusionモデルの生成結果を改善できる手法。多くのDiffusion based Modelに対して適用可能デモ: https://huggingface.co/spaces/dvruette/fabric ... #Pretraining#Pocket#NLP#Transformer#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-12 Generative Pretraining in Multimodality, Quan Sun+, N_A, arXiv23 SummaryEmuは、マルチモーダルなコンテキストで画像とテキストを生成するためのTransformerベースのモデルです。このモデルは、単一モダリティまたはマルチモーダルなデータ入力を受け入れることができます。Emuは、マルチモーダルなシーケンスでトレーニングされ、画像からテキストへのタスクやテキストから画像へのタスクなど、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを示します。また、マルチモーダルアシスタントなどの拡張機能もサポートしています。 #Pretraining#Pocket#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-12 EgoVLPv2: Egocentric Video-Language Pre-training with Fusion in the Backbone, Shraman Pramanick+, N_A, arXiv23 Summaryエゴセントリックビデオ言語の事前学習の第2世代（EgoVLPv2）は、ビデオと言語のバックボーンにクロスモーダルの融合を直接組み込むことができる。EgoVLPv2は強力なビデオテキスト表現を学習し、柔軟かつ効率的な方法でさまざまなダウンストリームタスクをサポートする。さらに、提案されたバックボーン戦略は軽量で計算効率が高い。EgoVLPv2は幅広いVLタスクで最先端のパフォーマンスを達成している。詳細はhttps://shramanpramanick.github.io/EgoVLPv2/を参照。 #Pocket#Personalization
Issue Date: 2023-06-16 Photoswap: Personalized Subject Swapping in Images, Jing Gu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、Photoswapという新しいアプローチを提案し、既存の画像において個人的な対象物の交換を可能にすることを目的としています。Photoswapは、参照画像から対象物の視覚的な概念を学習し、トレーニングフリーでターゲット画像に交換することができます。実験により、Photoswapが効果的で制御可能であり、ベースライン手法を大幅に上回る人間の評価を得ていることが示されました。Photoswapは、エンターテインメントからプロの編集まで幅広い応用可能性を持っています。 #Pocket
Issue Date: 2023-04-27 Stable and low-precision training for large-scale vision-language models, Wortsman+, University of Washington, arXiv23 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235149432-1c818dc6-174c-4666-a26c-2ab9683b438b.png) ... #NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2022-12-01 Sketch-Guided Text-to-Image Diffusion Models, Andrey+, Google Research, arXiv22 Commentスケッチとpromptを入力することで、スケッチ biasedな画像を生成することができる技術。すごい。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/205189823-66052368-60a8-4f03-a4b6-37 ... #NeuralNetwork#Pocket#NLP
Issue Date: 2021-06-15 On Empirical Comparisons of Optimizers for Deep Learning, Dami Choi+, N_A, arXiv19 Summary深層学習のオプティマイザの比較は重要であり、ハイパーパラメータの探索空間が性能に影響することが示唆されている。特に、適応的勾配法は常に他のオプティマイザよりも性能が低下しないことが実験で示されており、ハイパーパラメータのチューニングに関する実用的なヒントも提供されている。 CommentSGD, Momentum,RMSProp, Adam,NAdam等の中から、どの最適化手法(Optimizer)が優れているかを画像分類と言語モデルにおいて比較した研究（下記日本語解説記事から引用）日本語での解説: https://akichan-f.medium.com/optimizerはどれ ... #NeuralNetwork#Visual Words
Issue Date: 2017-12-28 Image Captioning with Semantic Attention, You+, CVPR16. Comment画像そのものだけでなく、モデルへのInputにVisual Wordsを明示的に加えることで、captioningの精度が上がりましたという論文 ... #NeuralNetwork#Visual Words
Issue Date: 2017-12-28 What Value Do Explicit High Level Concepts Have in Vision to Language Problems?, Wu+, CVPR16. #NeuralNetwork
Issue Date: 2017-12-28 Generating Visual Explanations, Hendrickks+, ECCV16 #Article#Repository
Issue Date: 2024-09-30 ECCV2024-Papers-with-Code, 2024.09 CommentECCV2024の全体像を概観するのに有用以下、Claude 3.5 Sonnetに目次を入力し一言で各項目を説明させた内容。hallucinationがあるかもしれないので参考程度で。--------------------各項目の概要を一言で説明いたします：1. 3DGS(Gaussian Sp ... #Article#NLP#Transformer#TabularData
Issue Date: 2023-12-01 Table Transformer Demo CommentPDF中のテーブルとその構造（行列セル）をdetectするモデル Exampleは以下のような感じ（日本語だとどれくらいできるのかな...） ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-11-04 ResNet strikes back: An improved training procedure in timm, Wightman+, arXiv‘21 Comment2015年以後、様々な最適化アルゴリズム、正則化手法、データ拡張などが提案される中で、最新アーキテクチャのモデルにはそれらが適用される一方ベースラインとなるResNetではそれらが適用されず、論文の値のみが参照される現状はフェアではないので、ResNetの性能を向上させるような訓練手法を追求した研究 ... #Article#NeuralNetwork
Issue Date: 2021-11-04 Deep Residual Learning for Image Recognition, He+, Microsoft Research, CVPR’16 CommentResNet論文 ResNetでは、レイヤーの計算する関数を、残差F(x)と恒等関数xの和として定義する。これにより、レイヤーが入力との差分だけを学習すれば良くなり、モデルを深くしても最適化がしやすくなる効果ぎある。数レイヤーごとにResidual Connectionを導入し、恒等関数によるショ同 ... #Article#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-05-19 MLP-like Architecture CommentgMLP:大規模なself-attentionが無いSpatial Gating Unitを搭載したシンプルなMLPでも、Transformerの性能に近づけたよ（特にCV）。つまり、self-attentionはessentialというわけではなさそうだよ。NLPの場合はgMLPだとTransまあ ...

## AdaptiveLearning (54)

### KnowledgeTracing (31)

#NaturalLanguageGeneration#NLP#Education#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-26 Using Neural Network-Based Knowledge Tracing for a Learning System with Unreliable Skill Tags, Karumbaiah+, （w_ Ryan Baker）, EDM22 Comment超重要論文。しっかり読むべき# 一言で言うと KTを利用することを最初から念頭に置いていなかったシステムでは、問題に対して事後的にスキルをマッピングする作業が生じてしまい、これは非常に困難なことが多い。論文中で使用したアメリカの商用の数学のblended learningのシステムのデータでは、途中 ... #Pocket
Issue Date: 2022-08-10 No Task Left Behind: Multi-Task Learning of Knowledge Tracing and Option Tracing for Better Student Assessment, An+, RiiiD, AAAI22

#Pocket
Issue Date: 2022-08-02 Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations, Minn+, AAAI22 CommentDeepLearningを用いずに解釈性の高いKTモデルを提案。DKT, DKVMN, AKT等をoutperformしている。 ... #Survey#Pocket#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22 #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 Empirical Evaluation of Deep Learning Models for Knowledge Tracing: Of Hyperparameters and Metrics on Performance and Replicability, Sami+, Aalto University, arXiv22 CommentDKTの説明が秀逸で、元論文では書かれていない分かりづらいところまできちんと説明してくれている。 （inputは(スキルタグ, 正誤)のtupleで、outputはスキルタグ次元数のベクトルyで、各次元が対応するスキルのmasteryを表しており、モデルのtrainingはnext attempt入 ...
Issue Date: 2022-08-31 Challenges to Applying Performance Factor Analysis to Existing Learning Systems, Cristina+ （w_ Ryan Baker）, ICCE21 Commentいまだにほとんどの商用のAdaptive LearningシステムではBKTが使われている。その理由について概要が書いてある。 BKTについて実アプ李ケーションに応用した際にどういう性質があるかを検証した文献へのリファレンスが存在する ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-05-02 Learning Process-consistent Knowledge Tracing, Shen+, SIGKDD21 CommentDKTでは問題を間違えた際に、対応するconceptのproficiencyを下げてしまうけど、実際は間違えても何らかのlearning gainは得ているはずだから、おかしくね？というところに端を発した研究。 student performance predictionの性能よりも、Knowle# ... #NeuralNetwork#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 BEKT: Deep Knowledge Tracing with Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Tian+ （緒方先生）, Kyoto University, ICCE21 CommentKTにBERTを利用した研究 #453 などでDeepLearningBasedなモデル間であまり差がないことが示されているので、本研究が実際どれだけ強いのかは気になるところ。 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 Do we need to go Deep? Knowledge Tracing with Big Data, Varun+, University of Maryland Baltimore County, arXiv21 Commentデータ量が小さいとSAKTはDKTはcomparableだが、データ量が大きくなるとSAKTがDKTを上回る。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165698674-279a7e0c-6429-48db-8c ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 A Survey of Knowledge Tracing, Liu+, arXiv21 Comment古典的なBKT, PFAだけでなくDKT, DKVMN, EKT, AKTなどDeepなモデルについてもまとまっている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165438026-70f407c9-8eb2-43c3 ... #EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-29 Extending Deep Knowledge Tracing: Inferring Interpretable Knowledge and Predicting Post-System Performance, Richard+ （w_ Ryan Baker）, ICCE20 Comment# 概要 ざっくりとしか読めていないが DeepLearningBasedなKT手法は、latentな学習者の知識を推定しているわけではなく、「正誤」を予測しているだけであることを指摘 → 一方BKTはきちんとlatent knowledgeがモデリングされている - ... #Pocket
Issue Date: 2022-08-17 Deep Knowledge Tracing with Transformers, Shi+ （w_ Michael Yudelson）, ETS_ACT, AIED20 CommentTransformerでKTした研究。あまり引用されていない。SAINT, SAINT+と同時期に発表されている。 ... #Tools#Library#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-07-27 pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models, Bardrinath+, EDM20 CommentpythonによるBKTの実装。scikit-learnベースドなinterfaceを持っているので使いやすそう。# モチベーション BKTの研究は古くから行われており、研究コミュニティで人気が高まっているにもかかわらず、アクセス可能で使いやすいモデルの実装と、さまざまな文献で提案されている多くの変 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 When is Deep Learning the Best Approach to Knowledge Tracing?, Theophile+ （Ken Koedinger）, CMU+, JEDM20 Comment下記モデルの性能をAUCとRMSEの観点から9つのデータセットで比較した研究 DLKT DKT SAKT FFN Regression Models IRT PFA DAS3H Logistちなみに、一つのアイテムに複数のKCが紐づいている場合 ... #NeuralNetwork#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing, Ghosh+, University of Massachusetts Amherst, KDD20 Commentこの論文の実験ではSAKTがDKVMNやDKTに勝てていない ... #NeuralNetwork#MachineLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-07-22 Deep-IRT: Make Deep Learning Based Knowledge Tracing Explainable Using Item Response Theory, Chun-Kit Yeung, EDM19 Comment# 一言で言うと DKVMN #352 のサマリベクトルf_tと、KC embedding k_tを、それぞれ独立にFully connected layerにかけてスカラー値に変換し、生徒のスキルごとの能力パラメータθと、スキルの困難度パラメータβを求められるようにして、解釈性を向上させた研究。# ... #NeuralNetwork#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 Knowledge Tracing with Sequential Key-Value Memory Networks, Ghodai+, Research School of Computer Science, Australian National University, SIGIR19 #Pocket#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-09-05 Applications of the Elo Rating System in Adaptive Educational Systems, Pelanek, Computers & Educations16 CommentElo rating systemの教育応用に関して詳細に記述されている ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 Estimating student proficiency: Deep learning is not the panacea, Wilson+, Knewton+, NIPS16 workshop CommentDKTの性能をBKTやPFA等の手法と比較した研究 #355 を引用し、DKTとBKTのAUCの計算方法の違いについて言及している ... #StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 General Features in Knowledge Tracing: Applications to Multiple Subskills, Temporal Item Response Theory, and Expert Knowledge, Brusilovsky+, EDM14 CommentBKTでは1種類のスキルしか扱えなかった問題を改善（skillだけでなく、sub-skillも扱えるように） 様々なFeatureを組み合わせることが可能実装：https://github.com/ml-smores/fast ただし、GPL-2.0ライセンス ... #Pocket
Issue Date: 2022-08-31 Properties of the Bayesian Knowledge Tracing Model, BRETT VAN DE SANDE, JEDM13 #EducationalDataMining
Issue Date: 2022-07-27 Adapting Bayesian Knowledge Tracing to a Massive Open Online Course in edX, Pardos+, MIT, EDM13 Comment# Motivation MOOCsではITSとはことなり、on-demandなチュートリアルヘルプを提供しておらず、その代わりに、知識は自己探求され様々なタイプのリソースの冗長性によって提供され、システムを介して学生は様々な経路やリソースを選択する。このようなデータは、さまざまな条件下で学生の行 ...
Issue Date: 2022-08-31 More Accurate Student Modeling through Contextual Estimation of Slip and Guess Probabilities in Bayesian Knowledge Tracing, Ryan Baker+, ITS08 CommentBKTのModel Degeneracy問題について言及されている Model Degeneracy: parameterの値がモデルのconceptualな意味合いを破ってしまうこと たとえば、学習者がスキルを知っている場合よりも、知らない場合に正答を得る可能性が高 ...
Issue Date: 2022-09-12 Using Knowledge Tracing to Measure Student Reading Proficiencies, Joseph+, ITS04 Comment英語の音読に関してKTを適用した話が記載されている スキルの定義はgrapheme=>phoneme mappingsとして定義されるっぽい ch は /CH/ と発音する場合(e.g. Charles)もあれば /K/ の場合もある(e.g. Chaos) ch=>/CH/, ch= ...
Issue Date: 2022-08-17 Modeling individualization in a bayesian networks implementation of knowledge tracing, Pardos+ （w_ Neil T. Heffernan）, UMAP00 Comment# モチベーション BKTでは、全ての生徒が共通のprior knowledge（各スキルに対する習熟度）を持っていることを仮定しており、生徒ごとの事前情報を導入することが許されていない。そこで、個々の生徒のprior knowledge parameterを導入することで予測精度の向上を実現した ... #Article
Issue Date: 2022-08-17 KT-IDEM: Introducing Item Difficulty to the Knowledge Tracing Model, Pardos+ （w_ Neil T. Heffernan）, UMAP11 Comment# モチベーション computer educationやassessmentのモデルでは項目困難度を考慮している。たとえば、Computer Adaptive Testing (CAT) で利用されるIRTは項目ごとの難易度パラメータを学習する。難易度パラメータの学習がstudent perfo ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-07-25 独立な学習者・項目ネットワークをもつ Deep-IRT, 堤+, 電子情報通信学会論文誌, 2021 Comment# モチベーション Deep-IRTで推定される能力値は項目の特性に依存しており、同一スキル内の全ての項目が等質であると仮定しているため、異なる困難度を持つ項目からの能力推定値を求められない。このため、能力パラメータや困難度パラメータの解釈性は、従来のIRTと比較して制約がある。一方、木下らが提案 ... #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 局所的変分法による非補償型時系列IRT, 玉野+ （持橋さん）, NEC+, 人工知能学会研究会資料 #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#Tools#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 HMM Scalable （Bayesian Knowledge Tracing; BKT） CommentBKTを高速で学習できるツール 3-clause BSD license ...

### StudentPerformancePrediction (8)

#NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-10-28 SAINT+: Integrating Temporal Features for EdNet Correctness Prediction, Shin+, RiiiD AI Research, LAK21 CommentStudent Performance PredictionにTransformerを初めて利用した研究 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/139178783-ae4d4e2d-9fc5-44f5-9769- ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-10-28 A Self-Attentive model for Knowledge Tracing, Pandy+ （with George Carypis）, EDM19 CommentKnowledge Tracingタスクに初めてself-attention layerを導入した研究interaction (e_{t}, r_{t}) および current exercise (e_{t+1}) が与えられた時に、current_exerciseの正誤を予測したい。 * e_{ ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 General Features in Knowledge Tracing: Applications to Multiple Subskills, Temporal Item Response Theory, and Expert Knowledge, Brusilovsky+, EDM14 CommentBKTでは1種類のスキルしか扱えなかった問題を改善（skillだけでなく、sub-skillも扱えるように） 様々なFeatureを組み合わせることが可能実装：https://github.com/ml-smores/fast ただし、GPL-2.0ライセンス ...

#Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#Tools#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 HMM Scalable （Bayesian Knowledge Tracing; BKT） CommentBKTを高速で学習できるツール 3-clause BSD license ... #Article
Issue Date: 2018-12-22 Deep Knowledge Tracing, Piech+, NIPS, 2015 CommentKnowledge Tracingタスクとは： 　特定のlearning taskにおいて、生徒によってとられたインタラクションの系列x0, ..., xtが与えられたとき、次のインタラクションxt+1を予測するタスク 　典型的な表現としては、xt={qt, at}, where qt=knowkn ... #Article
Issue Date: 2018-12-22 Improving Matrix Factorization Techniques of Student Test Data with Partial Order Constraints, Beheshti+, UMAP, 2012 Comment生徒の学習の場合は、prerequisiteがあるので、factorizationする空間をかなり小さくする。 MFは、domain structure discovering (どのアイテムが生徒間の特定のスキルに紐づいているか)にも使える。 たとえば、生徒-アイテム行列をVとすると、V=各kn ... #Article#EducationalDataMining
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Models for Forecasting Student Performance, Thai-Nghe+, EDM, 2011 Commentstudent performanceは、推薦システムの問題において、下記の２種類にcastできる： 1. rating prediction task, すなわち、ユーザ・アイテム・ratingを、生徒・タスク・パフォーマンスとみなす 2. sequentialなエフェクトを考慮して、foreTe ...

### Survey (6)

#Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22 #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems for Technology Enhanced Learning: Research Trends and Applications, Manouselis+, 2014 Comment最近のトレンドやアプリケーションを知りたい場合はこちら ...

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-12-22 Panorama of recommender systems to support learning, Drachsler+, 2015 Comment教育分野に対するRecsysのSurvey ... #Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook, 2011 #Article
Issue Date: 2018-12-22 Personal recommender systems for learners in lifelong learning networks: the requirements, techniques and model, Drachsler+, Int. J. Learning Technology, 2008

### DropoutPrediction (2)

#NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-14 Deep Attentive Study Session Dropout Prediction in Mobile Learning Environment, Riiid AI Research, Lee+, arXiv21 Comment従来のdropout研究では、学校のドロップアウトやコースのドロップアウト、MOOCsなどでのドロップアウトが扱われてきたが、モバイル学習環境を考慮した研究はあまり行われてこなかった。モバイル学習環境では着信やソーシャルアプリなど、多くの外敵要因が存在するため、学習セッションのドロップアウトが頻繁に ... #EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-10-29 Predicting MOOC Dropout over Weeks Using Machine Learning Methods, EMNLP14 Workshop, Marius Kloft CommentEMNLP'14のWorkshop論文。引用数が120件とかなり多め。MOOCsのclickstreamデータから、numericalなfeatureを作成。SVMに食わせて学習し、Dropout Predictionを行なっている。 psychologyのMOOCコースからデータ収集。12週に渡 ...

### ScorePrediction (2)

#Pocket
Issue Date: 2022-08-31 Condensed Discriminative Question Set for Reliable Exam Score Prediction, Jung+, Riiid, AIED21 #Article#Dataset#Education#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset

### CollaborativeFiltering (1)

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-12-22 Simulated Analysis of MAUT Collaborative Filtering for Learning Object Recommendation, Manouselis+, Social Information Retrieval for Technology-Enhanced Learning & Exchange, 2007 Comment教員に対して教材を推薦しようという試み（学生ではないようだ）。 教員は、learning resourcesに対して、multi-criteriaなratingを付与することができ、それをCFで活用する（CELEBRATE web portalというヨーロッパのポータルを使用したらしい）。 CFLe ...

### Assessment (1)

#Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-18 Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems, Choi+, RiiiD Research, arXiv 2020 Comment# 概要 テストのスコアや、gradeなどはシステムの外側で取得されるものであり、取得するためにはコストがかかるし、十分なラベル量が得られない（label-scarce problem）。そこで、pre-training/fine-tuningの手法を用いて、label-scarce proble ...

### Library (1)

#Tools#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-07-27 pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models, Bardrinath+, EDM20 CommentpythonによるBKTの実装。scikit-learnベースドなinterfaceを持っているので使いやすそう。# モチベーション BKTの研究は古くから行われており、研究コミュニティで人気が高まっているにもかかわらず、アクセス可能で使いやすいモデルの実装と、さまざまな文献で提案されている多くの変 ...

### OptionTracing (1)

#Pocket#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-18 Option Tracing: Beyond Correctness Analysis in Knowledge Tracing, Ghosh+, AIED21 CommentこれまでのKTは問題の正誤（correctness）に対してfittingしていたが、この研究ではmultiple choice questionでどの選択肢を選択するかを予測するタスクを提案している。 ...

### Dataset (1)

#Article#Education#EducationalDataMining#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset

### NaturalLanguageGeneration (1)

#NLP#Education#KnowledgeTracing#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...

### QuestionGeneration (1)

#NaturalLanguageGeneration#NLP#Education#KnowledgeTracing#Personalization
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...

### Others (6)

#NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 An Empirical Comparison of Deep Learning Models for Knowledge Tracing on Large-Scale Dataset, Pandey+, AAAI workshop on AI in Education21 CommentEdNetデータにおいて、DKT, DKVMN, SAKT, RKTの性能を比較した論文 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165658767-24fda9a1-3ff1-47d1-b328-91fa18aec8 ... #Pocket
Issue Date: 2021-08-04 RLTutor: Reinforcement Learning Based Adaptive Tutoring System by Modeling Virtual Student with Fewer Interactions, Kubotani+, Waseda University, IJCAI21 #Pocket#Education#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-12-27 Reinforcement Learning for the Adaptive Scheduling of Educational Activities, Bassen+, Stanford University, CHI20

#Article#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-10-29 ラーニング・アナリティクスとは何か？, 武田俊之, コンピュータ＆エデュケーション VOL.38, 2015 CommentLearning Analyticsの全体像について、コンパクトにまとまっている。 特に、そのアプローチに関するコンセプトの特徴（e.g. 学習者中心、デーア駆動）や、フレームワーク、xAPIといったデータの測定・収集方法などについて、まとめられている。 ... #Article#LearningPath
Issue Date: 2018-12-22 Designing and implementing a personalized remedial learning system for enhancing the programming learning, Hsieh+, Educational Technology & Society, 2013 Commente-learningシステムには、三つの課題がまだある： learner control: learnerは、自分でe-learningシステムのmaterialをダウンロードしたりして勉強するが、時に事前知識が相当必要な教材とかで勉強してしまうと、learning performanceが落fu ... #Article#Classic#LearningStyle
Issue Date: 2018-12-22 LEARNING AND TEACHING STYLES IN ENGINEERING EDUCATION, Felder, Engr. Education, 78（7）, 674–681 （1988） CommentLearningStyleに関して研究している古典的な研究。 context-aware recsysの研究初期の頃は、だいたいはこのFelder-Silverman Theoryというのをベースに研究されていたらしい。 ...

## EducationalDataMining (53)

### KnowledgeTracing (31)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-08-26 Using Neural Network-Based Knowledge Tracing for a Learning System with Unreliable Skill Tags, Karumbaiah+, （w_ Ryan Baker）, EDM22 Comment超重要論文。しっかり読むべき# 一言で言うと KTを利用することを最初から念頭に置いていなかったシステムでは、問題に対して事後的にスキルをマッピングする作業が生じてしまい、これは非常に困難なことが多い。論文中で使用したアメリカの商用の数学のblended learningのシステムのデータでは、途中 ... #Survey#Pocket#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22 #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 Empirical Evaluation of Deep Learning Models for Knowledge Tracing: Of Hyperparameters and Metrics on Performance and Replicability, Sami+, Aalto University, arXiv22 CommentDKTの説明が秀逸で、元論文では書かれていない分かりづらいところまできちんと説明してくれている。 （inputは(スキルタグ, 正誤)のtupleで、outputはスキルタグ次元数のベクトルyで、各次元が対応するスキルのmasteryを表しており、モデルのtrainingはnext attempt入 ...

#NeuralNetwork#Pocket
Issue Date: 2022-08-31 Behavioral Testing of Deep Neural Network Knowledge Tracing Models, Kim+, Riiid, EDM21 #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-05-02 Learning Process-consistent Knowledge Tracing, Shen+, SIGKDD21 CommentDKTでは問題を間違えた際に、対応するconceptのproficiencyを下げてしまうけど、実際は間違えても何らかのlearning gainは得ているはずだから、おかしくね？というところに端を発した研究。 student performance predictionの性能よりも、Knowle# ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 BEKT: Deep Knowledge Tracing with Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Tian+ （緒方先生）, Kyoto University, ICCE21 CommentKTにBERTを利用した研究 #453 などでDeepLearningBasedなモデル間であまり差がないことが示されているので、本研究が実際どれだけ強いのかは気になるところ。 ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 Do we need to go Deep? Knowledge Tracing with Big Data, Varun+, University of Maryland Baltimore County, arXiv21 Commentデータ量が小さいとSAKTはDKTはcomparableだが、データ量が大きくなるとSAKTがDKTを上回る。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165698674-279a7e0c-6429-48db-8c ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 A Survey of Knowledge Tracing, Liu+, arXiv21 Comment古典的なBKT, PFAだけでなくDKT, DKVMN, EKT, AKTなどDeepなモデルについてもまとまっている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165438026-70f407c9-8eb2-43c3 ... #AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-08-29 Extending Deep Knowledge Tracing: Inferring Interpretable Knowledge and Predicting Post-System Performance, Richard+ （w_ Ryan Baker）, ICCE20 Comment# 概要 ざっくりとしか読めていないが DeepLearningBasedなKT手法は、latentな学習者の知識を推定しているわけではなく、「正誤」を予測しているだけであることを指摘 → 一方BKTはきちんとlatent knowledgeがモデリングされている - ... #Tools#Library#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-07-27 pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models, Bardrinath+, EDM20 CommentpythonによるBKTの実装。scikit-learnベースドなinterfaceを持っているので使いやすそう。# モチベーション BKTの研究は古くから行われており、研究コミュニティで人気が高まっているにもかかわらず、アクセス可能で使いやすいモデルの実装と、さまざまな文献で提案されている多くの変 ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 When is Deep Learning the Best Approach to Knowledge Tracing?, Theophile+ （Ken Koedinger）, CMU+, JEDM20 Comment下記モデルの性能をAUCとRMSEの観点から9つのデータセットで比較した研究 DLKT DKT SAKT FFN Regression Models IRT PFA DAS3H Logistちなみに、一つのアイテムに複数のKCが紐づいている場合 ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing, Ghosh+, University of Massachusetts Amherst, KDD20 Commentこの論文の実験ではSAKTがDKVMNやDKTに勝てていない ... #NeuralNetwork#MachineLearning#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-07-22 Deep-IRT: Make Deep Learning Based Knowledge Tracing Explainable Using Item Response Theory, Chun-Kit Yeung, EDM19 Comment# 一言で言うと DKVMN #352 のサマリベクトルf_tと、KC embedding k_tを、それぞれ独立にFully connected layerにかけてスカラー値に変換し、生徒のスキルごとの能力パラメータθと、スキルの困難度パラメータβを求められるようにして、解釈性を向上させた研究。# ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 Knowledge Tracing with Sequential Key-Value Memory Networks, Ghodai+, Research School of Computer Science, Australian National University, SIGIR19 #NeuralNetwork#GraphConvolutionalNetwork#Education
Issue Date: 2021-07-08 GRAPH-BASED KNOWLEDGE TRACING: MODELING STUDENT PROFICIENCY USING GRAPH NEURAL NETWORK, Nakagawa+, Tokyo University, WI19 Commentgraph neural networkでKnoelwdge Tracingした論文。各conceptのproficiencyの可視化までしっかりやってそう。 ... #Pocket
Issue Date: 2021-07-04 Learning to Represent Student Knowledge on Programming Exercises Using Deep Learning, Wang+, Stanford University, EDM17 CommentDKT #297 のPiechも共著に入っている。 プログラミングの課題を行なっている時（要複数回のソースコードサブミット）、 1. 次のexerciseが最終的に正解で終われるか否か 2. 現在のexerciseを最終的に正解で終われるか否か を予測するタスクを実施 ... #NeuralNetwork#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 Dynamic Key-Value Memory Networks for Knowledge Tracing, Yeung+, WWW17 CommentDeepなKnowledge Tracingの代表的なモデルの一つ。KT研究において、DKTと並んでbaseline等で比較されることが多い。DKVMNと呼ばれることが多く、Knowledge Trackingができることが特徴。モデルは下図の左側と右側に分かれる。左側はエクササイズqtに対する生徒 ... #Pocket#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-09-05 Applications of the Elo Rating System in Adaptive Educational Systems, Pelanek, Computers & Educations16 CommentElo rating systemの教育応用に関して詳細に記述されている ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 Estimating student proficiency: Deep learning is not the panacea, Wilson+, Knewton+, NIPS16 workshop CommentDKTの性能をBKTやPFA等の手法と比較した研究 #355 を引用し、DKTとBKTのAUCの計算方法の違いについて言及している ... #NeuralNetwork#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 Going Deeper with Deep Knowledge Tracing, Beck+, EDM16 CommentBKT, PFA, DKTのinputの違いが記載されており非常にわかりやすい ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119996969-310be080-c00a-11eb-84ce-631413ecaa4e.ちな ... #NeuralNetwork#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 How Deep is Knowledge Tracing?, Mozer+, EDM16 CommentDKTでは考慮できているが、BKTでは考慮できていない4種類のregularityを指摘し、それらを考慮ようにBKT（forgetting, interactions among skills, incorporasting latent student abilities）を拡張したところ、DKT ... #AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-07-27 Adapting Bayesian Knowledge Tracing to a Massive Open Online Course in edX, Pardos+, MIT, EDM13 Comment# Motivation MOOCsではITSとはことなり、on-demandなチュートリアルヘルプを提供しておらず、その代わりに、知識は自己探求され様々なタイプのリソースの冗長性によって提供され、システムを介して学生は様々な経路やリソースを選択する。このようなデータは、さまざまな条件下で学生の行 ... #Article#Pocket
Issue Date: 2024-11-30 Dynamic Key-Value Memory Networks With Rich Features for Knowledge Tracing, Sun+, IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2022.08 CommentKnowledge tracing is an important research topic in student modeling. The aim is to model a student’s knowledge state by mining a large number of exe! ... #Article#NeuralNetwork#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-07-25 独立な学習者・項目ネットワークをもつ Deep-IRT, 堤+, 電子情報通信学会論文誌, 2021 Comment# モチベーション Deep-IRTで推定される能力値は項目の特性に依存しており、同一スキル内の全ての項目が等質であると仮定しているため、異なる困難度を持つ項目からの能力推定値を求められない。このため、能力パラメータや困難度パラメータの解釈性は、従来のIRTと比較して制約がある。一方、木下らが提案 ... #Article#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-27 局所的変分法による非補償型時系列IRT, 玉野+ （持橋さん）, NEC+, 人工知能学会研究会資料 #Article#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#NeuralNetwork#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-06-02 Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 中川+, 人口知能学会論文誌, 33巻, 33号, C, 2018 CommentDKTモデルは、前提として各問題に対して知識タグ（knowledge component）が付与されていることが前提となっている。しかし世の中には、知識タグが振られているデータばかりではないし、そもそもプログラミング教育といった伝統的な教育ではない分野については、そもそも知識タグを構造的に付与するこ ... #Article#Tutorial#Pocket#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-30 Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge, Corbett+, User Modeling and User-Adapted Interaction, 1995 CommentBayesian Knowledge Tracing (BKT)を提案した論文。Knowledge Tracingについて研究するなら必ず抑えておくべき。 以後、BKTを拡張した研究が数多く提案されている。![image](https://user-images.githubusercontent. ... #Article#Dataset#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#NeuralNetwork#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, Hu+, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2019 CommentDKT等のDeepなモデルでは、これまで問題テキストの情報等は利用されてこなかったが、learning logのみならず、問題テキストの情報等もKTする際に活用した研究。 #354 をより洗練させjournal化させたものだと思われる。 #354 ではKTというより、問題の正誤を予測するモデモデ ...

### StudentPerformancePrediction (17)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning
Issue Date: 2021-10-28 SAINT+: Integrating Temporal Features for EdNet Correctness Prediction, Shin+, RiiiD AI Research, LAK21 CommentStudent Performance PredictionにTransformerを初めて利用した研究 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/139178783-ae4d4e2d-9fc5-44f5-9769- ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning
Issue Date: 2021-10-28 A Self-Attentive model for Knowledge Tracing, Pandy+ （with George Carypis）, EDM19 CommentKnowledge Tracingタスクに初めてself-attention layerを導入した研究interaction (e_{t}, r_{t}) および current exercise (e_{t+1}) が与えられた時に、current_exerciseの正誤を予測したい。 * e_{ ... #NeuralNetwork
Issue Date: 2021-11-12 Modeling Hint-Taking Behavior and Knowledge State of Students with Multi-Task Learning, Chaudry+, Indian Institute of Technology, EDM18 CommentDKVMN (#352)をhint-takingタスクとmulti-task learningした研究 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/141440172-6f708367-1804-4b0c-8c1a-4 ...

#NeuralNetwork#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-05-28 Exercise-Enhanced Sequential Modeling for Student Performance Prediction, Hu+, AAAI18 Comment従来のStudent Performance PredictionタスクではKnowledge Componentと問題に対する過去の正誤を入力として予測を行っていて、問題テキストを通じて得られる問題そのものの難しさは明示的に考慮できていなかった。 なので、knowledge componentで ... #NeuralNetwork#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 Dynamic Key-Value Memory Networks for Knowledge Tracing, Yeung+, WWW17 CommentDeepなKnowledge Tracingの代表的なモデルの一つ。KT研究において、DKTと並んでbaseline等で比較されることが多い。DKVMNと呼ばれることが多く、Knowledge Trackingができることが特徴。モデルは下図の左側と右側に分かれる。左側はエクササイズqtに対する生徒 ... #NeuralNetwork#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-05-29 Back to the basics: Bayesian extensions of IRT outperform neural networks for proficiency estimation, Ekanadham+, EDM16 CommentKnewton社の研究。IRTとIRTを拡張したモデルでStudent Performance Predictionを行い、3種類のデータセットでDKT #297 と比較。比較の結果、IRT、およびIRTを拡張したモデルがDKTと同等、もしくはそれ以上の性能を出すことを示した。IRTはDKTと比べて ... #NeuralNetwork#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 Going Deeper with Deep Knowledge Tracing, Beck+, EDM16 CommentBKT, PFA, DKTのinputの違いが記載されており非常にわかりやすい ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119996969-310be080-c00a-11eb-84ce-631413ecaa4e.ちな ... #NeuralNetwork#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 How Deep is Knowledge Tracing?, Mozer+, EDM16 CommentDKTでは考慮できているが、BKTでは考慮できていない4種類のregularityを指摘し、それらを考慮ようにBKT（forgetting, interactions among skills, incorporasting latent student abilities）を拡張したところ、DKT ... #CollaborativeFiltering#MatrixFactorization
Issue Date: 2021-10-29 Multi-Relational Factorization Models for Predicting Student Performance, Nguyen+, KDD Cup11 Comment過去のCollaborative Filteringを利用したStudent Performance Prediction (#426 など)では、単一の関係性（student-skill, student-task等の関係）のみを利用していたが、この研究では複数の関係性（task-required ... #NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#MatrixFactorization
Issue Date: 2021-10-29 Collaborative Filtering Applied to Educational Data Mining, Andreas+, KDD Cup10 CommentKDD Cup'10のStudent Performance Predictionタスクにおいて3位をとった手法 メモリベースドな協調フィルタリングと、Matirx Factorizationモデルを利用してStudent Performance Predictionを実施。 最終的にこれらのモ ... #Article#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#Tutorial#Pocket#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge, Corbett+, User Modeling and User-Adapted Interaction, 1995 CommentBayesian Knowledge Tracing (BKT)を提案した論文。Knowledge Tracingについて研究するなら必ず抑えておくべき。 以後、BKTを拡張した研究が数多く提案されている。![image](https://user-images.githubusercontent. ... #Article#Dataset#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#NeuralNetwork#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-05-29 Behavior-Based Grade Prediction for MOOCs Via Time Series Neural Networks, Chiang+, IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING, VOL. 11, NO. 5, AUGUST 2017 CommentMOOCsでの生徒のgradeを予測するモデルを提案。MOOCsでは生徒のassessmentに対するreponseがsparseで、かつpersonalizedなモデルが必要なため成績予測はチャレンジングなタスク。 lecture-video-watching clickstreams を利用しN ... #Article#NeuralNetwork#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, Hu+, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2019 CommentDKT等のDeepなモデルでは、これまで問題テキストの情報等は利用されてこなかったが、learning logのみならず、問題テキストの情報等もKTする際に活用した研究。 #354 をより洗練させjournal化させたものだと思われる。 #354 ではKTというより、問題の正誤を予測するモデモデ ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Models for Forecasting Student Performance, Thai-Nghe+, EDM, 2011 Commentstudent performanceは、推薦システムの問題において、下記の２種類にcastできる： 1. rating prediction task, すなわち、ユーザ・アイテム・ratingを、生徒・タスク・パフォーマンスとみなす 2. sequentialなエフェクトを考慮して、foreTe ...

### Survey (2)

#Pocket#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22 #Article#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ...

### Dataset (2)

#Article#Education#AdaptiveLearning#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset #Article#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset

### DropoutPrediction (2)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-14 Deep Attentive Study Session Dropout Prediction in Mobile Learning Environment, Riiid AI Research, Lee+, arXiv21 Comment従来のdropout研究では、学校のドロップアウトやコースのドロップアウト、MOOCsなどでのドロップアウトが扱われてきたが、モバイル学習環境を考慮した研究はあまり行われてこなかった。モバイル学習環境では着信やソーシャルアプリなど、多くの外敵要因が存在するため、学習セッションのドロップアウトが頻繁に ... #AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-10-29 Predicting MOOC Dropout over Weeks Using Machine Learning Methods, EMNLP14 Workshop, Marius Kloft CommentEMNLP'14のWorkshop論文。引用数が120件とかなり多め。MOOCsのclickstreamデータから、numericalなfeatureを作成。SVMに食わせて学習し、Dropout Predictionを行なっている。 psychologyのMOOCコースからデータ収集。12週に渡 ...

### CollaborativeFiltering (2)

#MatrixFactorization#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 Multi-Relational Factorization Models for Predicting Student Performance, Nguyen+, KDD Cup11 Comment過去のCollaborative Filteringを利用したStudent Performance Prediction (#426 など)では、単一の関係性（student-skill, student-task等の関係）のみを利用していたが、この研究では複数の関係性（task-required ... #NeuralNetwork#MatrixFactorization#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 Collaborative Filtering Applied to Educational Data Mining, Andreas+, KDD Cup10 CommentKDD Cup'10のStudent Performance Predictionタスクにおいて3位をとった手法 メモリベースドな協調フィルタリングと、Matirx Factorizationモデルを利用してStudent Performance Predictionを実施。 最終的にこれらのモ ...

### MatrixFactorization (2)

#CollaborativeFiltering#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 Multi-Relational Factorization Models for Predicting Student Performance, Nguyen+, KDD Cup11 Comment過去のCollaborative Filteringを利用したStudent Performance Prediction (#426 など)では、単一の関係性（student-skill, student-task等の関係）のみを利用していたが、この研究では複数の関係性（task-required ... #NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-29 Collaborative Filtering Applied to Educational Data Mining, Andreas+, KDD Cup10 CommentKDD Cup'10のStudent Performance Predictionタスクにおいて3位をとった手法 メモリベースドな協調フィルタリングと、Matirx Factorizationモデルを利用してStudent Performance Predictionを実施。 最終的にこれらのモ ...

### Tutorial (1)

#Article#Pocket#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ...

### AffectDetection (1)

#NeuralNetwork#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-06-08 Improving Sensor-Free Affect Detection Using Deep Learning, Botelho+, AIED17 CommentDKTが実はBKTと対して性能変わらない、みたいな話がreference付きで書かれている。Ryan Baker, Neil Heffernan論文Affect Detectionは、physical/psychological sensorを利用する研究が行われてきており、それらは様々な制約により ...

### Assessment (1)

#Article#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-18 Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems, Choi+, RiiiD Research, arXiv 2020 Comment# 概要 テストのスコアや、gradeなどはシステムの外側で取得されるものであり、取得するためにはコストがかかるし、十分なラベル量が得られない（label-scarce problem）。そこで、pre-training/fine-tuningの手法を用いて、label-scarce proble ...

### Library (1)

#Tools#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-07-27 pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models, Bardrinath+, EDM20 CommentpythonによるBKTの実装。scikit-learnベースドなinterfaceを持っているので使いやすそう。# モチベーション BKTの研究は古くから行われており、研究コミュニティで人気が高まっているにもかかわらず、アクセス可能で使いやすいモデルの実装と、さまざまな文献で提案されている多くの変 ...

### OptionTracing (1)

#Pocket#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-08-18 Option Tracing: Beyond Correctness Analysis in Knowledge Tracing, Ghosh+, AIED21 CommentこれまでのKTは問題の正誤（correctness）に対してfittingしていたが、この研究ではmultiple choice questionでどの選択肢を選択するかを予測するタスクを提案している。 ...

### ScorePrediction (1)

#Article#Dataset#Education#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset

### QuestionGeneration (1)

#NLP#Education
Issue Date: 2023-07-15 Covering Uncommon Ground: Gap-Focused Question Generation for Answer Assessment, ACL23 Summary本研究では、教育的な対話における情報のギャップに焦点を当て、自動的に質問を生成する問題に取り組んでいます。良い質問の要素を明確にし、それを満たすモデルを提案します。また、人間のアノテーターによる評価を行い、生成された質問の競争力を示します。

### LanguageModel (1)

#Pocket#NLP#Education
Issue Date: 2024-12-31 LearnLM: Improving Gemini for Learning, LearnLM Team+, arXiv24

### Others (4)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#LearningAnalytics
Issue Date: 2022-04-28 An Empirical Comparison of Deep Learning Models for Knowledge Tracing on Large-Scale Dataset, Pandey+, AAAI workshop on AI in Education21 CommentEdNetデータにおいて、DKT, DKVMN, SAKT, RKTの性能を比較した論文 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165658767-24fda9a1-3ff1-47d1-b328-91fa18aec8 ... #Pocket#Education#AdaptiveLearning
Issue Date: 2022-12-27 Reinforcement Learning for the Adaptive Scheduling of Educational Activities, Bassen+, Stanford University, CHI20 #NeuralNetwork#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-06-10 Deep Model for Dropout Prediction in MOOCs, Wang+, ICCSE17 CommentMOOCsにおける一つの大きな問題点としてDropout率が高いことがあげられ、これを防止するために様々なモデルが提案されてきた。これまで提案されてきたモデルでは人手によるfeature-engineeringが必要であることが問題である。なぜなら、feature-engineeringはdomai ...

#Pocket#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-07-05 Autonomously Generating Hints by Inferring Problem Solving Policies, Piech+, Stanford University, L@S15

## LearningAnalytics (30)

### KnowledgeTracing (17)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-28 Empirical Evaluation of Deep Learning Models for Knowledge Tracing: Of Hyperparameters and Metrics on Performance and Replicability, Sami+, Aalto University, arXiv22 CommentDKTの説明が秀逸で、元論文では書かれていない分かりづらいところまできちんと説明してくれている。 （inputは(スキルタグ, 正誤)のtupleで、outputはスキルタグ次元数のベクトルyで、各次元が対応するスキルのmasteryを表しており、モデルのtrainingはnext attempt入 ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-05-02 Learning Process-consistent Knowledge Tracing, Shen+, SIGKDD21 CommentDKTでは問題を間違えた際に、対応するconceptのproficiencyを下げてしまうけど、実際は間違えても何らかのlearning gainは得ているはずだから、おかしくね？というところに端を発した研究。 student performance predictionの性能よりも、Knowle# ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-28 BEKT: Deep Knowledge Tracing with Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Tian+ （緒方先生）, Kyoto University, ICCE21 CommentKTにBERTを利用した研究 #453 などでDeepLearningBasedなモデル間であまり差がないことが示されているので、本研究が実際どれだけ強いのかは気になるところ。 ...

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-28 Do we need to go Deep? Knowledge Tracing with Big Data, Varun+, University of Maryland Baltimore County, arXiv21 Commentデータ量が小さいとSAKTはDKTはcomparableだが、データ量が大きくなるとSAKTがDKTを上回る。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165698674-279a7e0c-6429-48db-8c ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-27 A Survey of Knowledge Tracing, Liu+, arXiv21 Comment古典的なBKT, PFAだけでなくDKT, DKVMN, EKT, AKTなどDeepなモデルについてもまとまっている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165438026-70f407c9-8eb2-43c3 ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-28 When is Deep Learning the Best Approach to Knowledge Tracing?, Theophile+ （Ken Koedinger）, CMU+, JEDM20 Comment下記モデルの性能をAUCとRMSEの観点から9つのデータセットで比較した研究 DLKT DKT SAKT FFN Regression Models IRT PFA DAS3H Logistちなみに、一つのアイテムに複数のKCが紐づいている場合 ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-27 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing, Ghosh+, University of Massachusetts Amherst, KDD20 Commentこの論文の実験ではSAKTがDKVMNやDKTに勝てていない ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-28 Knowledge Tracing with Sequential Key-Value Memory Networks, Ghodai+, Research School of Computer Science, Australian National University, SIGIR19 #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-27 Estimating student proficiency: Deep learning is not the panacea, Wilson+, Knewton+, NIPS16 workshop CommentDKTの性能をBKTやPFA等の手法と比較した研究 #355 を引用し、DKTとBKTのAUCの計算方法の違いについて言及している ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 Going Deeper with Deep Knowledge Tracing, Beck+, EDM16 CommentBKT, PFA, DKTのinputの違いが記載されており非常にわかりやすい ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119996969-310be080-c00a-11eb-84ce-631413ecaa4e.ちな ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 How Deep is Knowledge Tracing?, Mozer+, EDM16 CommentDKTでは考慮できているが、BKTでは考慮できていない4種類のregularityを指摘し、それらを考慮ようにBKT（forgetting, interactions among skills, incorporasting latent student abilities）を拡張したところ、DKT ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-27 局所的変分法による非補償型時系列IRT, 玉野+ （持橋さん）, NEC+, 人工知能学会研究会資料 #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-06-02 Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 中川+, 人口知能学会論文誌, 33巻, 33号, C, 2018 CommentDKTモデルは、前提として各問題に対して知識タグ（knowledge component）が付与されていることが前提となっている。しかし世の中には、知識タグが振られているデータばかりではないし、そもそもプログラミング教育といった伝統的な教育ではない分野については、そもそも知識タグを構造的に付与するこ ... #Article#Tutorial#Pocket#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-30 Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge, Corbett+, User Modeling and User-Adapted Interaction, 1995 CommentBayesian Knowledge Tracing (BKT)を提案した論文。Knowledge Tracingについて研究するなら必ず抑えておくべき。 以後、BKTを拡張した研究が数多く提案されている。![image](https://user-images.githubusercontent. ... #Article#Dataset#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, Hu+, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2019 CommentDKT等のDeepなモデルでは、これまで問題テキストの情報等は利用されてこなかったが、learning logのみならず、問題テキストの情報等もKTする際に活用した研究。 #354 をより洗練させjournal化させたものだと思われる。 #354 ではKTというより、問題の正誤を予測するモデモデ ...

### StudentPerformancePrediction (9)

#NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-05-28 Exercise-Enhanced Sequential Modeling for Student Performance Prediction, Hu+, AAAI18 Comment従来のStudent Performance PredictionタスクではKnowledge Componentと問題に対する過去の正誤を入力として予測を行っていて、問題テキストを通じて得られる問題そのものの難しさは明示的に考慮できていなかった。 なので、knowledge componentで ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-05-29 Back to the basics: Bayesian extensions of IRT outperform neural networks for proficiency estimation, Ekanadham+, EDM16 CommentKnewton社の研究。IRTとIRTを拡張したモデルでStudent Performance Predictionを行い、3種類のデータセットでDKT #297 と比較。比較の結果、IRT、およびIRTを拡張したモデルがDKTと同等、もしくはそれ以上の性能を出すことを示した。IRTはDKTと比べて ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 Going Deeper with Deep Knowledge Tracing, Beck+, EDM16 CommentBKT, PFA, DKTのinputの違いが記載されており非常にわかりやすい ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119996969-310be080-c00a-11eb-84ce-631413ecaa4e.ちな ...

#NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 How Deep is Knowledge Tracing?, Mozer+, EDM16 CommentDKTでは考慮できているが、BKTでは考慮できていない4種類のregularityを指摘し、それらを考慮ようにBKT（forgetting, interactions among skills, incorporasting latent student abilities）を拡張したところ、DKT ... #Article#Tutorial#Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge, Corbett+, User Modeling and User-Adapted Interaction, 1995 CommentBayesian Knowledge Tracing (BKT)を提案した論文。Knowledge Tracingについて研究するなら必ず抑えておくべき。 以後、BKTを拡張した研究が数多く提案されている。![image](https://user-images.githubusercontent. ... #Article#Dataset#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-05-29 Behavior-Based Grade Prediction for MOOCs Via Time Series Neural Networks, Chiang+, IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING, VOL. 11, NO. 5, AUGUST 2017 CommentMOOCsでの生徒のgradeを予測するモデルを提案。MOOCsでは生徒のassessmentに対するreponseがsparseで、かつpersonalizedなモデルが必要なため成績予測はチャレンジングなタスク。 lecture-video-watching clickstreams を利用しN ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, Hu+, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2019 CommentDKT等のDeepなモデルでは、これまで問題テキストの情報等は利用されてこなかったが、learning logのみならず、問題テキストの情報等もKTする際に活用した研究。 #354 をより洗練させjournal化させたものだと思われる。 #354 ではKTというより、問題の正誤を予測するモデモデ ...

### Tutorial (2)

#Article
Issue Date: 2022-03-03 ①ラーニングアナリティクスの研究動向 ─エビデンスに基づく教育の実現に向けて─, 京都大学, 緒方先生, 情報処理 Vol.59 No.9 Sep. 2018 Comment緒方先生によるLAのチュートリアル 主な研究テーマ： ①行動予測：教育・学習活動において蓄積された大量のデータを元に，機械学習を用いて予測モデルを作成し，学習者の成績や能力，ドロップアウト等の行動を予測する研究 ②介入モデル：いつどこでどのような内容をどのような方法で学習者に伝えると，効果2021 ... #Article#Pocket#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ...

### DropoutPrediction (2)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-14 Deep Attentive Study Session Dropout Prediction in Mobile Learning Environment, Riiid AI Research, Lee+, arXiv21 Comment従来のdropout研究では、学校のドロップアウトやコースのドロップアウト、MOOCsなどでのドロップアウトが扱われてきたが、モバイル学習環境を考慮した研究はあまり行われてこなかった。モバイル学習環境では着信やソーシャルアプリなど、多くの外敵要因が存在するため、学習セッションのドロップアウトが頻繁に ... #AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-10-29 Predicting MOOC Dropout over Weeks Using Machine Learning Methods, EMNLP14 Workshop, Marius Kloft CommentEMNLP'14のWorkshop論文。引用数が120件とかなり多め。MOOCsのclickstreamデータから、numericalなfeatureを作成。SVMに食わせて学習し、Dropout Predictionを行なっている。 psychologyのMOOCコースからデータ収集。12週に渡 ...

### Survey (1)

#Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ...

### Dataset (1)

#Article#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset

### AffectDetection (1)

#NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-06-08 Improving Sensor-Free Affect Detection Using Deep Learning, Botelho+, AIED17 CommentDKTが実はBKTと対して性能変わらない、みたいな話がreference付きで書かれている。Ryan Baker, Neil Heffernan論文Affect Detectionは、physical/psychological sensorを利用する研究が行われてきており、それらは様々な制約により ...

### Assessment (1)

#Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-18 Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems, Choi+, RiiiD Research, arXiv 2020 Comment# 概要 テストのスコアや、gradeなどはシステムの外側で取得されるものであり、取得するためにはコストがかかるし、十分なラベル量が得られない（label-scarce problem）。そこで、pre-training/fine-tuningの手法を用いて、label-scarce proble ...

### Others (4)

#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-28 An Empirical Comparison of Deep Learning Models for Knowledge Tracing on Large-Scale Dataset, Pandey+, AAAI workshop on AI in Education21 CommentEdNetデータにおいて、DKT, DKVMN, SAKT, RKTの性能を比較した論文 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165658767-24fda9a1-3ff1-47d1-b328-91fa18aec8 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-06-10 Deep Model for Dropout Prediction in MOOCs, Wang+, ICCSE17 CommentMOOCsにおける一つの大きな問題点としてDropout率が高いことがあげられ、これを防止するために様々なモデルが提案されてきた。これまで提案されてきたモデルでは人手によるfeature-engineeringが必要であることが問題である。なぜなら、feature-engineeringはdomai ... #Pocket#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-07-05 Autonomously Generating Hints by Inferring Problem Solving Policies, Piech+, Stanford University, L@S15

#Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2021-10-29 ラーニング・アナリティクスとは何か？, 武田俊之, コンピュータ＆エデュケーション VOL.38, 2015 CommentLearning Analyticsの全体像について、コンパクトにまとまっている。 特に、そのアプローチに関するコンセプトの特徴（e.g. 学習者中心、デーア駆動）や、フレームワーク、xAPIといったデータの測定・収集方法などについて、まとめられている。 ...

## Education (19)

### Survey (6)

#Pocket#ChatGPT
Issue Date: 2023-05-04 A Review of ChatGPT Applications in Education, Marketing, Software Engineering, and Healthcare: Benefits, Drawbacks, and Research Directions, Mohammad Fraiwan+, N_A, arXiv23 SummaryChatGPTは、深層学習アルゴリズムを使用して人間らしい応答を生成する人工知能言語モデルである。最新のChatGPTバージョンが導入され、他の言語モデルも登場している。これらのモデルは、教育、ソフトウェアエンジニアリング、医療、マーケティングなどの分野で応用可能性がある。本論文では、これらのモデルの可能な応用、制限、欠点、および研究方向について議論する。 #RecommenderSystems#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 A Survey on Artificial Intelligence and Data Mining for MOOCs, Fauvel+, arXiv16
Issue Date: 2018-03-31 Adaptive Educational HypermediaSystems in Technology Enhanced Learning: A Literature Review, Mulwa+, SIGITE10 Commentよさげ ...

#Article#RecommenderSystems
Issue Date: 2018-03-30 A SURVEY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES EMPLOYED FOR ADAPTIVE EDUCATIONAL SYSTEMS WITHIN E-LEARNING PLATFORMS, Almohammadi+ #Article#RecommenderSystems#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook: A Complete Guide for Research Scientists and Practitioners, 2011 #Article#RecommenderSystems#TechnologyEnhancedLearning
Issue Date: 2018-03-30 Context-Aware Recommender Systems for Learning: A Survey and Future Challenges, Verbert+, IEEE TRANSACTIONS ON LEARNING TECHNOLOGIES, VOL. 5, NO. 4, OCTOBER-DECEMBER 2012

### LanguageModel (4)

#Pocket#NLP#EducationalDataMining
Issue Date: 2024-12-31 LearnLM: Improving Gemini for Learning, LearnLM Team+, arXiv24
Issue Date: 2023-07-11 Generative AI for Programming Education: Benchmarking ChatGPT, GPT-4, and Human Tutors, Tung Phung+, N_A, arXiv23 Summary生成AIと大規模言語モデルは、プログラミング教育の向上に大きな可能性を持っています。しかし、これまでの研究は限定的であり、包括的なプログラミング教育シナリオのための最先端モデルのベンチマークが不足しています。本研究では、ChatGPTとGPT-4の2つのモデルを評価し、人間のチューターとのパフォーマンスを比較しました。結果は、GPT-4がChatGPTを大幅に上回り、一部のシナリオでは人間のチューターに近づいていることを示しています。また、GPT-4の改善のための興味深い方向性も提案されています。 CommentGPT4とGPT3.5をプログラミング教育の文脈で評価したところ、GPT4AGPT3.5をoutperformし、人間のチューターに肉薄した。 ... #NLP#AES(AutomatedEssayScoring)#ChatGPT
Issue Date: 2023-04-28 AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Herbold+, University of Passau, arXiv23 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。 また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。 ![image](https ...

#Article#NLP#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ: https://mizumot.com/lablog/archives/18 ...

### KnowledgeTracing (2)

#NaturalLanguageGeneration#NLP#AdaptiveLearning#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ... #NeuralNetwork#GraphConvolutionalNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-07-08 GRAPH-BASED KNOWLEDGE TRACING: MODELING STUDENT PROFICIENCY USING GRAPH NEURAL NETWORK, Nakagawa+, Tokyo University, WI19 Commentgraph neural networkでKnoelwdge Tracingした論文。各conceptのproficiencyの可視化までしっかりやってそう。 ...

### AES(AutomatedEssayScoring) (2)

#NLP#LanguageModel#ChatGPT
Issue Date: 2023-04-28 AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Herbold+, University of Passau, arXiv23 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。 また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。 ![image](https ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ: https://mizumot.com/lablog/archives/18 ...

### ChatGPT (2)

#Survey#Pocket
Issue Date: 2023-05-04 A Review of ChatGPT Applications in Education, Marketing, Software Engineering, and Healthcare: Benefits, Drawbacks, and Research Directions, Mohammad Fraiwan+, N_A, arXiv23 SummaryChatGPTは、深層学習アルゴリズムを使用して人間らしい応答を生成する人工知能言語モデルである。最新のChatGPTバージョンが導入され、他の言語モデルも登場している。これらのモデルは、教育、ソフトウェアエンジニアリング、医療、マーケティングなどの分野で応用可能性がある。本論文では、これらのモデルの可能な応用、制限、欠点、および研究方向について議論する。 #NLP#LanguageModel#AES(AutomatedEssayScoring)
Issue Date: 2023-04-28 AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Herbold+, University of Passau, arXiv23 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。 また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。 ![image](https ...

### PersonalizedDocumentSummarization (2)

#Article#NLP#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article#Pocket#NLP#Personalization
Issue Date: 2023-05-05 Personalized Text Content Summarizer for Mobile Learning: An Automatic Text Summarization System with Relevance Based Language Model, Guangbing+, IEEE Fourth International Conference on Technology for Education, 2012, 22

### QuestionGeneration (2)

#NLP#EducationalDataMining
Issue Date: 2023-07-15 Covering Uncommon Ground: Gap-Focused Question Generation for Answer Assessment, ACL23 Summary本研究では、教育的な対話における情報のギャップに焦点を当て、自動的に質問を生成する問題に取り組んでいます。良い質問の要素を明確にし、それを満たすモデルを提案します。また、人間のアノテーターによる評価を行い、生成された質問の競争力を示します。 #NaturalLanguageGeneration#NLP#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing#Personalization
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...

### PersonalizedGeneration (1)

#Pocket
Issue Date: 2019-10-11 Personalized Mathematical Word Problem Generation, Polozov+, IJCAI15

### Dataset (1)

#Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset

### ScorePrediction (1)

#Article#Dataset#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset

### Assessment (1)

#IRT
Issue Date: 2022-11-25 Machine Learning–Driven Language Assessment, LaFlair+, TACL20

### IRT (1)

#Assessment
Issue Date: 2022-11-25 Machine Learning–Driven Language Assessment, LaFlair+, TACL20

### NaturalLanguageGeneration (1)

#NLP#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...

### Others (1)

#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-12-27 Reinforcement Learning for the Adaptive Scheduling of Educational Activities, Bassen+, Stanford University, CHI20

## Infrastructure (9)

### AWS (4)

#Article
Issue Date: 2023-08-27 SQL vs. NoSQL cheetsheet, AWS, Azure and Google Cloud Commentデータタイプやユースケースに応じてAWS上のサービスなどをマッピングしてくれているチートシート。わかりやすい。 ... #Article#AWSLambda
Issue Date: 2023-04-23 Lambda tips CommentAWS Lambda and EFS Troubleshooting https://www.digitalsanctuary.com/aws/aws-lambda-and-efs-troubleshooting.html VPC内のEFSにアクセスできるようなセキュリティー【AWS】VPC ... #Article#ECS
Issue Date: 2023-04-16 ECS tips Commentキャパシティプロバイダーについて https://dev.classmethod.jp/articles/regrwoth-capacity-provider/Fargateをスポットで7割引で使うFargate Spotとは？ #reinvent https://dev.classmeth ...

#Article
Issue Date: 2021-10-08 データレイクのつくりかた、つかいかた、そだてかた, 関山, AWS Summit Commentこちらも参照のこと https://logmi.jp/tech/articles/324242◆伝統的なデータウェアハウスの限界： 場当たり的にデータを蓄積し、活用しているとデータのサイロ化が生じてしまう。 サイロ化したデータを一箇所にまとめて活用できるようにしましょうというのがData Lakeの ...

### MLOps (3)

#Article#Tools#Article#Repository
Issue Date: 2022-12-01 deploy-API-to-GCP CommentFlaskAPIを（Flaskでなくても良い）Google Cloud Run上で、TerraFormで定義したインフラ環境でデプロイするためのリポジトリ0. リポジトリをclone1. Flaskアプリ作成2. FlaskアプリをDocker化3. TerraFormのStateを保存すCloud ... #Article#Article
Issue Date: 2022-04-27 MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン, Google Comment機械学習（ML）システムの継続的インテグレーション（CI）、継続的デリバリー（CD）、継続的トレーニング（CT）の実装と自動化 MLOpsのレベルを0~2で表現しており、各レベルごとに何が達成されるべきかが図解されている。 ![image](https://user-images.githu ... #Article#MachineLearning#Article
Issue Date: 2021-06-18 NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER, 2021 CommentNvidiaのオープンソースのinference server モデルのデプロイや管理、スケーリング等を良い感じにしてくれるフレームワーク？ ...

### Tutorial (2)

#RecommenderSystems
Issue Date: 2021-10-21 コミュニティサービスにおけるレコメンデーションの変遷とMLパイプラインについて, PyCon21 Comment・ママ向けのQ&AサービスにおけるレコメンドとMLパイプラインについて紹介 ◆レコメンドエンジンの変遷 　・Tensorflowで実装したMFから始まり、その後トピックを絞り込んだ上で推薦するためにLDAを活用したレコメンド、最終的にSoftmax Recommendationを開発◆MLパイプラ ... #Article#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2021-10-19 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, Sculley+, Google Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/137843973-576deeb7-778d-44d8-aac8-5ed5c4fa7d2b.png) よく見るML codeが全体のごく一部で、その他の基盤が大半を占めてますよ ...

## AudioProcessing (9)

### LanguageModel (4)

#ComputerVision#Pocket#NLP#SpokenLanguageProcessing#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-22 Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning, Yiyuan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、マルチモーダル学習のためのMeta-Transformerというフレームワークを提案しています。このフレームワークは、異なるモダリティの情報を処理し関連付けるための統一されたネットワークを構築することを目指しています。Meta-Transformerは、対応のないデータを使用して12のモダリティ間で統一された学習を行うことができ、テキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの基本的なパーセプションから、X線、赤外線、高分光、IMUなどの実用的なアプリケーション、グラフ、表形式、時系列などのデータマイニングまで、幅広いタスクを処理することができます。Meta-Transformerは、トランスフォーマーを用いた統一されたマルチモーダルインテリジェンスの開発に向けた有望な未来を示しています。 Comment12種類のモダリティに対して学習できるTransformerを提案Dataをsequenceにtokenizeし、unifiedにfeatureをencodingし、それぞれのdownstreamタスクで学習 ... #NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-06-26 AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen, Paul K. Rubenstein+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、音声理解と生成のためのマルチモーダルアーキテクチャであるAudioPaLMを紹介する。AudioPaLMは、テキストと音声を処理および生成することができ、PaLM-2とAudioLMを統合している。テキストのみの大規模言語モデルの重みを使用してAudioPaLMを初期化することで、音声処理を改善し、多くの言語に対してゼロショット音声対テキスト翻訳を実行する能力を持つことができることを示す。また、AudioPaLMは、音声言語モデルの機能も示している。 Comment参考: https://twitter.com/hillbig/status/1673454388931891201?s=46&t=aLGqdPv6JkRbT0kxsf6Aww ... #ComputerVision#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-04-26 AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking Head, arXiv23 Commenttext, audio, imageといったマルチモーダルなpromptから、audioに関する様々なタスクを実現できるシステムマルチモーダルデータをjointで学習したというわけではなく、色々なモデルの組み合わせてタスクを実現しているっぽい ![image](https://user-images ...

#Article#Survey#ComputerVision#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ...

### Dataset (2)

#NLP
Issue Date: 2023-08-16 ReazonSpeech: A Free and Massive Corpus for Japanese ASR, Yin+, NLP23 Comment超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開 ワンセグのデータにから生成 ... #Article#MachineLearning
Issue Date: 2023-08-16 CommonVoice Comment音声対応のアプリケーションをトレーニングするために誰でも使用できるオープンソースの多言語音声データセット ...

### Survey (1)

#Article#ComputerVision#NLP#LanguageModel#MulltiModal
Issue Date: 2023-07-03 Awesome Multimodal LLMs CommentマルチモーダルなLLMのリストがまとめられている ...

### MachineTranslation (1)

#Unsupervised#NLP#Speech
Issue Date: 2023-07-15 Simple and Effective Unsupervised Speech Translation, ACL23 Summary音声翻訳のためのラベル付きデータが限られているため、非教師あり手法を使用して音声翻訳システムを構築する方法を研究している。パイプラインアプローチや擬似ラベル生成を使用し、非教師ありドメイン適応技術を提案している。実験の結果、従来の手法を上回る性能を示している。

### AutomaticSpeechRecognition(ASR) (1)

#Article#NLP#Article
Issue Date: 2024-11-07 ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』, 遼介 大堀, 2024.11 Commentwhisper large-v3を蒸留したkotoba-whisper-v1.0に対して、日本語のオーディオデータで追加学習をしたモデル、kotoba-whisper-v2.0を利用するための環境構築方法やコードの例が記述されている。公式によると、whisper-large-v3よりも6.3倍の日本 ...

### Others (1)

#ComputerVision#Efficiency/SpeedUp#NLP#Transformer#MulltiModal#Architecture
Issue Date: 2024-11-12 Mixture-of-Transformers: A Sparse and Scalable Architecture for Multi-Modal Foundation Models, Weixin Liang+, arXiv24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/340ab176-7b17-467a-8731-20d1594d6951) ...

## SpokenLanguageProcessing (6)

### Library (2)

#Article#NLP#SpokenLanguageGeneration
Issue Date: 2023-05-04 Bark Commentテキストプロンプトで音声生成ができるモデル。MIT License ... #Article#Embeddings#NLP
Issue Date: 2023-04-25 CLAP Commentテキストとオーディオの大量のペアを事前学習することで、テキストとオーディオ間を同じ空間に写像し、類似度を測れるようにしたモデルたとえばゼロショットでaudio分類ができる![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/23429 ...

### LanguageModel (2)

#ComputerVision#Pocket#NLP#MulltiModal#AudioProcessing
Issue Date: 2023-07-22 Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning, Yiyuan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、マルチモーダル学習のためのMeta-Transformerというフレームワークを提案しています。このフレームワークは、異なるモダリティの情報を処理し関連付けるための統一されたネットワークを構築することを目指しています。Meta-Transformerは、対応のないデータを使用して12のモダリティ間で統一された学習を行うことができ、テキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの基本的なパーセプションから、X線、赤外線、高分光、IMUなどの実用的なアプリケーション、グラフ、表形式、時系列などのデータマイニングまで、幅広いタスクを処理することができます。Meta-Transformerは、トランスフォーマーを用いた統一されたマルチモーダルインテリジェンスの開発に向けた有望な未来を示しています。 Comment12種類のモダリティに対して学習できるTransformerを提案Dataをsequenceにtokenizeし、unifiedにfeatureをencodingし、それぞれのdownstreamタスクで学習 ... #Article#NLP#OpenWeightLLM#OpenSource
Issue Date: 2024-12-13 LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models, Meta, 2024.09 Comment音声とテキストのOpenSourceマルチモーダルモデル。inputは音声のみ？に見えるが、出力はテキストと音声の両方を実施できる。GPT-4oレベルのspeech capabilityを目指すとaboutに記載されている。興味深い。 installの説明に `Whisper-large-v3#1 ...

### SpokenLanguageGeneration (1)

#Article#NLP#Library
Issue Date: 2023-05-04 Bark Commentテキストプロンプトで音声生成ができるモデル。MIT License ...

### Survey (1)

#Pocket#Evaluation#FoundationModel#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

### Evaluation (1)

#Survey#Pocket#FoundationModel#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

### FoundationModel (1)

#Survey#Pocket#Evaluation#Speech
Issue Date: 2024-04-21 A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models, Shu-wen Yang+, N_A, arXiv24 Summary基盤モデルパラダイムは、共有基盤モデルを使用して最先端のパフォーマンスを達成し、下流特有のモデリングやデータ注釈を最小限に抑えることを目指す。このアプローチは、自然言語処理（NLP）の分野で成功しているが、音声処理分野では類似したセットアップが不足している。本研究では、音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク（SUPERB）を設立し、音声に対する基盤モデルパラダイムの効果を調査する。凍結された基盤モデルに続いて、タスク専用の軽量な予測ヘッドを使用して、SUPERB内の音声処理タスクに取り組むための統一されたマルチタスキングフレームワークを提案する。結果は、基盤モデルパラダイムが音声に有望であり、提案されたマルチタスキングフレームワークが効果的であることを示し、最も優れた基盤モデルがほとんどのSUPERBタスクで競争力のある汎化性能を持つことを示している。 CommentSpeech関連のFoundation Modelの評価結果が載っているらしい。図は下記ツイートより引用参考:https://x.com/unilightwf/status/1781659340065345766?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

### Others (1)

#Article#Repository
Issue Date: 2024-10-04 textlesslib, FAIR, 2022.02 Comment>テキストへの依存を脱し、生の音声録音のみを入力として表現力豊かな音声を生成する初の言語モデルである GSLM元ポスト: https://x.com/aiatmeta/status/1509562308728479751?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...

## Mindset (6)

### Others (6)

#Article#Article
Issue Date: 2024-11-30 道は続く, Ryo Kobayashi, 2024.11 Comment「道は続く」、心に刻みたい言葉 ... #Article#Article
Issue Date: 2023-12-04 PMConf2023: シリコンバレーのプロダクトマネージャー達に見る、 覚悟を決めたPMは何が違うのか？ Comment視野、視座の話、StepChange、PMとして何に注力すべきか、クリティカルシンキング、Overcommunicationなどの考え方が参考になった。結局どれだけ収益に繋がるのかという話。ユーザに価値を届けられて満足、で終わってはいけない。 ... #Article#Article#Repository
Issue Date: 2023-10-24 CTO handbook

#Article
Issue Date: 2023-10-10 nishibaさんの思考言語化シリーズ Comment組織マネジメントこそ書籍に忠実であるほうがよい。https://x.com/m_nishiba/status/1713452690645405930?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q打席に立つことについてhttps://x.com/m_nishiba/status/1718 ... #Article#Article
Issue Date: 2023-09-30 CTOの頭の中：技術を財務で表現する #Article#Article#DesignPattern
Issue Date: 2023-04-26 More Design Patterns For Machine Learning Systems, 2023 CommentMLのデザインパターンが記述されている ...

## UserModeling (4)

### Tutorial (1)

#Article
Issue Date: 2017-12-28 Machine Learning for User Modeling, User modeling and User-adapted Interaction, Webb+, 2001, 2001.03 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34401936-ca4ff66a-ebe1-11e7-81bc-c31a37acae27.png) ![image](https://user-images.githubuse ...

### DomainAdaptation (1)

#MachineLearning
Issue Date: 2017-12-31 Human Centered NLP with User-Factor Adaptation, Lynn+, EMNLP17 Comment#126 Frustratingly easy domain adaptationをPersonalization用に拡張している。 Frustratingly easy domain adaptationでは、domain adaptationを行うときに、discreteなクラスに分けてfea ...

### Others (2)

#Embeddings#Pocket#NLP
Issue Date: 2018-01-01 Multi-View Unsupervised User Feature Embedding for Social Media-based Substance Use Prediction, Ding+, EMNLP17 #WWW
Issue Date: 2017-12-28 Learning User Profiles from Tagging Data and Leveraging them for Personal（ized） Information Access, Michlmayr+, WWW07, 2007.05 Commentsocial bookmarkのタグを使ってどのようにユーザモデルを作成する手法が提案されている。タグの時系列も扱っているみたいなので、参考になりそう。 ...

## HumanComputerInteraction (3)

### Others (3)

#Article#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 When does web-based personalization really work? The distinction between actual personalization and perceived personalization, Li Cong, Computers in human behavior, 2016 Commentpersonalizedされたメッセージに対するユーザーの認識は、メッセージの以前のpersonalize processに必ずしも依存するのではなく、受信したコンテンツが受信者の期待にどの程度一致しているかに依存することを明らかにした研究 ... #Article#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Understanding the impact of web personalization on user information processing and decision outcomes, Tam+, MIS quarterly, 2006 Commentコンテンツのrelevancy, 自己言及的なコミュニケーション（名前を呼ぶ等）が、オンラインにおけるユーザの注意や認知プロセス、および意思決定に影響を与えることを示している。特に、これらが、パーソナライズされたコンテンツを受け入れ、意思決定を支援することにつながることを示している（らしい）。 か ... #Article#Classic#ContextAware
Issue Date: 2018-12-22 A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications, Dey+, HUMAN-COMPUTER INTERACTION, 2001, Volume 16, pp. 97–166 Comment論文中のcontextに関する定義がしばしば引用される： "any information that can be used to characterize the situation of an entity. An entity is a person, place, or object ...

## PsychologicalScience (1)

### LanguageModel (1)

#Article
Issue Date: 2023-05-11 Can AI language models replace human participants?, Trends in Cognitive Sciences, 2023 Summary最近の研究では、言語モデルが人間のような判断を行うことが示されています。この研究では、言語モデルが心理学の研究において人間の代わりになる可能性や条件について探求し、AIを参加者として使用する際の注意点をまとめています。

## Others (17)

### Others (13)

#Pocket#Grokking
Issue Date: 2024-11-13 Why Do You Grok? A Theoretical Analysis of Grokking Modular Addition, Mohamad Amin Mohamadi+, arXiv24 #Pocket
Issue Date: 2024-03-13 Stealing Part of a Production Language Model, Nicholas Carlini+, N_A, arXiv24 SummaryOpenAIのChatGPTやGoogleのPaLM-2などのブラックボックスの言語モデルから重要な情報を抽出するモデルスティーリング攻撃を紹介。APIアクセスを利用して、transformerモデルの埋め込み射影層を回復する攻撃を行い、低コストでAdaとBabbage言語モデルの全射影行列を抽出。gpt-3.5-turboモデルの隠れた次元のサイズを回復し、2000ドル未満のクエリで全射影行列を回復すると推定。潜在的な防御策と緩和策を提案し、将来の作業の影響について議論。 #Pocket
Issue Date: 2024-01-24 Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models, Zixiang Chen+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、追加の人間による注釈付きデータを必要とせずに、大規模言語モデル（LLMs）を強化する方法を提案します。そのために、Self-Play fIne-tuNing（SPIN）という新しいファインチューニング手法を開発しました。SPINでは、LLMが自身と対戦しながら能力を向上させるセルフプレイのメカニズムを利用します。具体的には、LLMは自己生成応答と人間による注釈付きデータから得られた応答を区別することでポリシーを改善します。実験結果は、SPINがLLMのパフォーマンスを大幅に改善し、専門家の対戦相手を必要とせずに人間レベルのパフォーマンスを達成できることを示しています。

#Pocket
Issue Date: 2024-05-28 Multi-Dimensional Evaluation of Text Summarization with In-Context Learning, Sameer Jain+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模な言語モデルを使用したコンテキスト内学習による多面的評価者の効果を調査し、大規模なトレーニングデータセットの必要性を排除します。実験の結果、コンテキスト内学習ベースの評価者は、テキスト要約のタスクにおいて学習された評価フレームワークと競合し、関連性や事実の一貫性などの側面で最先端の性能を確立しています。また、GPT-3などの大規模言語モデルによって書かれたゼロショット要約の評価におけるコンテキスト内学習ベースの評価者の効果も研究されています。 CommentICE ... #Pocket
Issue Date: 2024-02-15 The Consensus Game: Language Model Generation via Equilibrium Search, Athul Paul Jacob+, N_A, arXiv23 SummaryLMsを使った質問応答やテキスト生成タスクにおいて、生成的または識別的な手法を組み合わせることで一貫したLM予測を得る新しいアプローチが提案された。このアプローチは、言語モデルのデコーディングをゲーム理論的な連続シグナリングゲームとして捉え、EQUILIBRIUM-RANKINGアルゴリズムを導入することで、既存の手法よりも一貫性とパフォーマンスを向上させることが示された。 #Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-11-23 MultiLoRA: Democratizing LoRA for Better Multi-Task Learning, Yiming Wang+, N_A, arXiv23 SummaryLoRAは、LLMsを効率的に適応させる手法であり、ChatGPTのようなモデルを複数のタスクに適用することが求められている。しかし、LoRAは複雑なマルチタスクシナリオでの適応性能に制限がある。そこで、本研究ではMultiLoRAという手法を提案し、LoRAの制約を緩和する。MultiLoRAは、LoRAモジュールをスケーリングし、パラメータの依存性を減らすことで、バランスの取れたユニタリ部分空間を得る。実験結果では、わずかな追加パラメータでMultiLoRAが優れたパフォーマンスを示し、上位特異ベクトルへの依存性が低下していることが確認された。 #Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-11-23 ZipLoRA: Any Subject in Any Style by Effectively Merging LoRAs, Viraj Shah+, N_A, arXiv23 Summary概要：概念駆動型のパーソナライズのための生成モデルの微調整手法であるZipLoRAを提案。ZipLoRAは、独立してトレーニングされたスタイルと主題のLoRAを統合し、任意の主題とスタイルの組み合わせで生成することができる。実験結果は、ZipLoRAが主題とスタイルの忠実度を改善しながら魅力的な結果を生成できることを示している。 #Pocket
Issue Date: 2023-08-16 Epic-Sounds: A Large-scale Dataset of Actions That Sound, Jaesung Huh+, N_A, arXiv23 SummaryEPIC-SOUNDSは、エゴセントリックなビデオのオーディオストリーム内の時間的範囲とクラスラベルをキャプチャした大規模なデータセットです。注釈者がオーディオセグメントに時間的なラベルを付け、アクションを説明する注釈パイプラインを提案しています。オーディオのみのラベルの重要性と現在のモデルの制約を強調するために、2つのオーディオ認識モデルを訓練および評価しました。データセットには78.4kのカテゴリ分けされたオーディブルなイベントとアクションのセグメントが含まれています。 #Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-06-16 One-for-All: Generalized LoRA for Parameter-Efficient Fine-tuning, Arnav Chavan+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、汎用的なファインチューニングタスクのための高度な手法であるGeneralized LoRA (GLoRA)を提案し、事前学習済みモデルの重みを最適化し、中間アクティベーションを調整することで、多様なタスクとデータセットに対してより柔軟性と能力を提供する。GLoRAは、各レイヤーの個別のアダプタを学習するスケーラブルでモジュラーなレイヤーごとの構造探索を採用することで、効率的なパラメータの適応を促進する。包括的な実験により、GLoRAは、自然言語、専門分野、構造化ベンチマークにおいて、従来のすべての手法を上回り、様々なデータセットでより少ないパラメータと計算で優れた精度を達成することが示された。 #Pocket
Issue Date: 2024-02-22 Dense Text Retrieval based on Pretrained Language Models: A Survey, Wayne Xin Zhao+, N_A, arXiv22 Summaryテキスト検索における最近の進歩に焦点を当て、PLMベースの密な検索に関する包括的な調査を行った。PLMsを使用することで、クエリとテキストの表現を学習し、意味マッチング関数を構築することが可能となり、密な検索アプローチが可能となる。この調査では、アーキテクチャ、トレーニング、インデックス作成、統合などの側面に焦点を当て、300以上の関連文献を含む包括的な情報を提供している。
Issue Date: 2024-01-25 Experts, errors, and context: A large-scale study of human evaluation for machine translation, TACL21 Commentembedding basedなNLGの性能指標が、意味の等価性や流暢性を評価できる一方、適用範囲が限定的で柔軟性に欠けることを示した研究 ...
Issue Date: 2024-01-25 BLEU might be Guilty but References are not Innocent, EMNLP20 Commentsurface levelのNLGの性能指標がsemanticを評価できないことを示した研究 ... #Pocket#Catastrophic Forgetting
Issue Date: 2024-10-10 Overcoming catastrophic forgetting in neural networks, James Kirkpatrick+, N_A, arXiv16 CommentCatastrophic Forgettingを防ぐEWCを提案した論文 ...

### RAG(RetrievalAugmentedGeneration) (1)

#Pocket
Issue Date: 2023-12-01 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, Patrick Lewis+, N_A, arXiv20 Summary大規模な事前学習言語モデルを使用した検索強化生成（RAG）の微調整手法を提案しました。RAGモデルは、パラメトリックメモリと非パラメトリックメモリを組み合わせた言語生成モデルであり、幅広い知識集約的な自然言語処理タスクで最先端の性能を発揮しました。特に、QAタスクでは他のモデルを上回り、言語生成タスクでは具体的で多様な言語を生成することができました。 CommentRAGを提案した研究 ...

### LanguageModel (2)

#Pocket#Personalization
Issue Date: 2024-11-21 On the Way to LLM Personalization: Learning to Remember User Conversations, Lucie Charlotte Magister+, arXiv24 #Pocket#ReinforcementLearning
Issue Date: 2024-09-13 Training Large Language Models for Reasoning through Reverse Curriculum Reinforcement Learning, Zhiheng Xi+, N_A, arXiv24

### Quantization (1)

#Efficiency/SpeedUp#Pocket#Adapter/LoRA
Issue Date: 2024-09-24 LoftQ: LoRA-Fine-Tuning-Aware Quantization for Large Language Models, Yixiao Li+, N_A, arXiv23

## Pocket (214)

Issue Date: 2024-12-15 The broader spectrum of in-context learning, Andrew Kyle Lampinen+, arXiv24
Issue Date: 2024-12-15 Phi-4 Technical Report, Marah Abdin+, arXiv24 Comment現状Azureでのみ利用可能かも。Huggingfaceにアップロードされても非商用ライセンスになるという噂も ...
Issue Date: 2024-12-12 Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space, Shibo Hao+, arXiv24 CommentChain of Continuous Thought...?通常のCoTはRationaleをトークン列で生成するが、Coconutは最終的なhidden state（まだ読んでないのでこれが具体的に何を指すか不明）をそのまま入力に追加することで、トークンに制限されずにCoTさせるということらしい ...

Issue Date: 2024-12-12 Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction, Keyu Tian+, arXiv24 CommentNeurIPS2024のベストペーパー第一著者がByteDance社から訴訟を起こされている模様…？https://var-integrity-report.github.io ...
Issue Date: 2024-12-10 Qiskit HumanEval: An Evaluation Benchmark For Quantum Code Generative Models, Sanjay Vishwakarma+, arXiv24
Issue Date: 2024-12-10 RARE: Retrieval-Augmented Reasoning Enhancement for Large Language Models, Hieu Tran+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/omarsar0/status/1864687176929431566?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-12-10 Auto-RAG: Autonomous Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models, Tian Yu+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/omarsar0/status/1863600141103501454?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-12-10 Towards Adaptive Mechanism Activation in Language Agent, Ziyang Huang+, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/omarsar0/status/1863956776623747433?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-12-02 The Super Weight in Large Language Models, Mengxia Yu+, arXiv24 Comment図にある通り、たった一つのニューラルネットワーク中の重みを0にするだけで、途端に意味のあるテキストが生成できなくなるような重みが存在するらしい。![image](https://github.com/user-attachments/assets/065e921b-c447-4c0d-b1de-aI ...
Issue Date: 2024-12-02 Do Large Language Models Perform Latent Multi-Hop Reasoning without Exploiting Shortcuts?, Sohee Yang+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-25 Understanding LLM Embeddings for Regression, Eric Tang+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-25 A Reproducibility and Generalizability Study of Large Language Models for Query Generation, Moritz Staudinger+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-25 Multimodal Autoregressive Pre-training of Large Vision Encoders, Enrico Fini+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-25 How Does Critical Batch Size Scale in Pre-training?, Hanlin Zhang+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-21 That Chip Has Sailed: A Critique of Unfounded Skepticism Around AI for Chip Design, Anna Goldie+, arXiv24 Commentoh... ...
Issue Date: 2024-11-17 BabyLM Challenge: Exploring the Effect of Variation Sets on Language Model Training Efficiency, Akari Haga+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/rodamille/status/1858195569526665230?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-11-15 Adaptive Decoding via Latent Preference Optimization, Shehzaad Dhuliawala+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-13 Language Models are Hidden Reasoners: Unlocking Latent Reasoning Capabilities via Self-Rewarding, Haolin Chen+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/haolinchen11/status/1856150958772040165?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-11-13 Scaling Laws for Precision, Tanishq Kumar+, arXiv24 Comment元ポスト: https://x.com/tanishq97836660/status/1856045600355352753?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-11-13 ALLoRA: Adaptive Learning Rate Mitigates LoRA Fatal Flaws, Hai Huang+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-12 LLMs as Research Tools: A Large Scale Survey of Researchers Usage and Perceptions, Zhehui Liao+, arXiv24
Issue Date: 2024-11-05 Beyond Utility: Evaluating LLM as Recommender, Chumeng Jiang+, arXiv24 Comment実装: https://github.com/JiangDeccc/EvaLLMasRecommender ...
Issue Date: 2024-10-22 Generative Reward Models, Dakota Mahan+, N_A, arXiv24
Issue Date: 2024-10-21 nGPT: Normalized Transformer with Representation Learning on the Hypersphere, Ilya Loshchilov+, N_A, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/hillbig/status/1848462035992084838?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-10-11 One Initialization to Rule them All: Fine-tuning via Explained Variance Adaptation, Fabian Paischer+, N_A, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/paischerfabian/status/1844267655068516767?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-10-11 GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models, Iman Mirzadeh+, N_A, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/mfarajtabar/status/1844456880971858028?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-QMay I ask if this work is open source? ...
Issue Date: 2024-07-30 Following Length Constraints in Instructions, Weizhe Yuan+, N_A, arXiv24 Summaryアラインされた命令に従うモデルは、非アラインのモデルよりもユーザーの要求をよりよく満たすことができることが示されています。しかし、このようなモデルの評価には長さのバイアスがあり、訓練アルゴリズムは長い応答を学習することでこのバイアスを利用する傾向があることが示されています。本研究では、推論時に所望の長さ制約を含む命令で制御できるモデルの訓練方法を示します。このようなモデルは、長さ指示された評価において優れており、GPT4、Llama 3、Mixtralなどの標準的な命令に従うモデルを上回っています。 CommentSoTA LLMがOutput長の制約に従わないことを示し、それを改善する学習手法LIFT-DPOを提案![image](https://github.com/user-attachments/assets/1002ae4a-66b2-4125-8cbb-3a2a8484da56)元ツイート: ht ...
Issue Date: 2024-07-30 Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation, Xiaohua Wang+, N_A, arXiv24 SummaryRAG技術は、最新情報の統合、幻覚の軽減、および応答品質の向上に効果的であることが証明されています。しかし、多くのRAGアプローチは複雑な実装と長時間の応答時間という課題に直面しています。本研究では、既存のRAGアプローチとその潜在的な組み合わせを調査し、最適なRAGプラクティスを特定するために取り組んでいます。さらに、マルチモーダル検索技術が視覚入力に関する質問応答能力を大幅に向上させ、"検索を生成として"戦略を用いてマルチモーダルコンテンツの生成を加速できることを示します。 CommentRAGをやる上で参考になりそう ...
Issue Date: 2024-07-30 A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications, Pranab Sahoo+, N_A, arXiv24 Summaryプロンプトエンジニアリングは、LLMsやVLMsの能力を拡張するための重要な技術であり、モデルのパラメータを変更せずにタスク固有の指示であるプロンプトを活用してモデルの効果を向上させる。本研究は、プロンプトエンジニアリングの最近の進展について構造化された概要を提供し、各手法の強みと制限について掘り下げることで、この分野をよりよく理解し、将来の研究を促進することを目的としている。
Issue Date: 2024-07-10 LLM-jp: A Cross-organizational Project for the Research and Development of Fully Open Japanese LLMs, LLM-jp+, N_A, arXiv24 SummaryLLM-jpは、日本語の大規模言語モデル（LLMs）の研究開発を行うためのクロス組織プロジェクトで、オープンソースで強力な日本語LLMsを開発することを目指している。現在は、1,500人以上のアカデミアと産業界の参加者が協力しており、LLM-jpの設立の背景、活動の概要、および開発されたLLMsの技術レポートについて紹介している。最新の活動については、https://llm-jp.nii.ac.jp/en/をご覧いただけます。 Commentllm.jpによるテクニカルレポート ...
Issue Date: 2024-07-08 Instruction Pre-Training: Language Models are Supervised Multitask Learners, Daixuan Cheng+, N_A, arXiv24 SummaryLMsの成功の背後にある重要な手法は、教師なしのマルチタスク事前学習であるが、教師ありのマルチタスク学習も重要な可能性を秘めている。本研究では、Instruction Pre-Trainingというフレームワークを提案し、大規模な生のコーパスに効率的な指示合成器によって生成された指示-応答ペアを追加することで、LMsを事前学習する。実験では、40以上のタスクカテゴリをカバーする2億の指示-応答ペアを合成し、Instruction Pre-Trainingの効果を検証する。結果として、ゼロからの事前学習では、Instruction Pre-Trainingは事前学習済みベースモデルを強化し、継続的な事前学習では、Llama3-8BがLlama3-70Bと同等以上の性能を発揮することが示された。 Comment参考:https://x.com/hillbig/status/1810082530307330401?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-06-19 How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining?, Hoyeon Chang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの事前学習中の実際の知識獲得のメカニズムについて調査した結果、以下の洞察が得られた。1. より多くのデータでの事前学習は、実際の知識の獲得と維持にほとんど改善をもたらさない。2. 訓練ステップと記憶の忘却、実際の知識の一般化との間にはべき乗則の関係があり、重複した訓練データで訓練されたLLMsはより速い忘却を示す。3. より大きなバッチサイズでLLMsを訓練することで、モデルの忘却に対する耐性が向上する。LLMの事前学習における実際の知識の獲得は、各ステップで事前学習データに提示される実際の知識の確率を徐々に増加させることによって起こり、後続の忘却によって希釈される。これに基づいて、LLMsの振る舞いについて合理的な説明が提供される。
Issue Date: 2024-06-17 Samba: Simple Hybrid State Space Models for Efficient Unlimited Context Language Modeling, Liliang Ren+, N_A, arXiv24 SummarySambaは、選択的状態空間モデル（SSM）であるMambaとスライディングウィンドウアテンション（SWA）を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャであり、長いシーケンスを効率的にモデリングすることができる。Sambaは、3.8Bのパラメータにスケーリングされ、3.2Tのトレーニングトークンで訓練され、最先端のモデルを大幅に上回る性能を示した。また、Sambaは線形時間のシーケンスモデルとして、Transformersと比較して高速化が得られ、無制限のストリーミングでトークンを生成する際にも優れた性能を発揮する。 Sambaのサンプル実装は、https://github.com/microsoft/Samba で公開されています。
Issue Date: 2024-05-18 ReFT: Representation Finetuning for Language Models, Zhengxuan Wu+, N_A, arXiv24 SummaryPEFT手法は、少数の重みの更新を通じて大きなモデルを微調整することを目指している。しかし、表現の編集がより強力な代替手法である可能性を示唆する解釈可能性の研究があり、その仮説を追求するためにReFT手法のファミリーを開発した。ReFT手法は、凍結されたベースモデル上で動作し、隠れた表現に対するタスク固有の介入を学習する。その中でも、LoReFTはPEFTの代替として利用でき、従来の最先端のPEFTよりも10倍から50倍パラメータ効率的な介入を学習する。LoReFTは8つの常識的な推論タスク、4つの算術推論タスク、Alpaca-Eval v1.0、およびGLUEで展示され、効率とパフォーマンスの最良のバランスを提供し、最先端のPEFTを上回ることが示された。 Comment参考:https://www.ai-shift.co.jp/techblog/4456 ...
Issue Date: 2024-05-03 In-Context Learning with Long-Context Models: An In-Depth Exploration, Amanda Bertsch+, N_A, arXiv24 Summaryモデルのコンテキスト長が増加するにつれて、インコンテキスト学習（ICL）の振る舞いを研究しています。大きなラベルスペースを持つデータセットでは、数百または数千のデモンストレーションで性能が向上することを示し、長いコンテキストのICLは驚くほど効果的であるが、そのほとんどはタスク学習ではなく、類似の例に再度注目することから得られると結論付けます。
Issue Date: 2024-05-03 Distillation Matters: Empowering Sequential Recommenders to Match the Performance of Large Language Model, Yu Cui+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの高い推論遅延を解消するために、本研究では、LLMベースの推奨モデルから軽量な従来の直列モデルへの知識蒸留を調査している。新しい蒸留戦略であるDLLM2Recには、重要度重視のランキング蒸留と共同埋め込み蒸留が含まれており、徹底的な実験により、提案されたDLLM2Recの効果が示され、典型的な直列モデルを平均47.97%改善し、場合によってはLLMベースの推奨者を上回ることが可能であることが示された。
Issue Date: 2024-05-03 A Careful Examination of Large Language Model Performance on Grade School Arithmetic, Hugh Zhang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの成功は、データセットの汚染によるものであり、真の推論能力に疑念がある。Grade School Math 1000（GSM1k）を導入し、小学校の数学的推論を測定するためのゴールドスタンダードとして設計。GSM1kでの評価では、一部のモデルが系統的な過学習を示し、精度が低下することが観察された。一方、最先端のモデルは過学習の兆候がほとんど見られず、GSM8kとGSM1kの性能差との間に正の関係があることが示唆された。
Issue Date: 2024-05-03 Prometheus 2: An Open Source Language Model Specialized in Evaluating Other Language Models, Seungone Kim+, N_A, arXiv24 SummaryGPT-4などのプロプライエタリな言語モデルの評価に対する懸念から、オープンソースの評価言語モデルの開発が進んでいる。既存のオープンな評価言語モデルには欠点があり、これらの問題に対処するために、Prometheus 2という強力な評価言語モデルが紹介された。Prometheus 2は、人間とGPT-4の判断に密接に追随し、ユーザー定義の評価基準に基づいてグループ化された直接評価とペアワイズランキング形式の両方を処理する能力を持っている。Prometheus 2は、すべてのテストされたオープンな評価言語モデルの中で、人間とプロプライエタリな言語モデルの判断と最も高い相関と一致を示した。
Issue Date: 2024-04-30 Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity, Soyeong Jeong+, N_A, arXiv24 SummaryRetrieval-Augmented Large Language Models（LLMs）は、外部知識ベースからの非パラメトリックな知識をLLMsに組み込むことで、質問応答（QA）などのいくつかのタスクで応答の精度を向上させる有望なアプローチとして登場しています。しかし、さまざまな複雑さのクエリに対処するさまざまなアプローチがあるにもかかわらず、単純なクエリを不要な計算オーバーヘッドで処理するか、複雑な多段階クエリに適切に対処できないものがあります。本研究では、クエリの複雑さに基づいて、最も適した戦略を動的に選択できる新しい適応型QAフレームワークを提案します。また、この選択プロセスは、自動的に収集されたラベルによって入力クエリの複雑さを予測するためにトレーニングされた小さなLMである分類器によって操作されます。これらのアプローチは、クエリの複雑さの範囲に応じて、反復的および単一ステップのリトリーバル拡張LLMs、および非リトリーバルメソッドの間をシームレスに適応するバランスの取れた戦略を提供します。提案手法が関連するベースラインと比較して、QAシステムの全体的な効率と精度を向上させることを示し、オープンドメインQAデータセットでモデルを検証しました。
Issue Date: 2024-04-17 Compression Represents Intelligence Linearly, Yuzhen Huang+, N_A, arXiv24 Summary最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）をデータ圧縮器として扱い、圧縮と知性の関係を検討しています。LLMsの知性は、外部テキストコーパスを圧縮する能力とほぼ線形的に相関しており、優れた圧縮がより高い知性を示すという信念を支持する具体的な証拠を提供しています。さらに、圧縮効率はモデルの能力と線形的に関連しており、圧縮を評価するためのデータセットとパイプラインがオープンソース化されています。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1780365637225001004?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-04-16 TransformerFAM: Feedback attention is working memory, Dongseong Hwang+, N_A, arXiv24 SummaryTransformersの二次的なattentionの複雑さにより、無限に長い入力を処理する能力が制限されている課題がある。そこで、新しいTransformerアーキテクチャであるフィードバックアテンションメモリ（FAM）を提案し、自己アテンションを可能にする。この設計により、Transformer内での作業メモリが促進され、無限に長いシーケンスを処理できるようになる。TransformerFAMは追加の重みが不要で、事前学習済みモデルとの統合が容易。実験結果では、TransformerFAMがさまざまなモデルサイズで長いコンテキストのタスクにおける性能を向上させることを示しており、LLMsが無制限の長さのシーケンスを処理する可能性を示唆している。
Issue Date: 2024-04-15 Physics of Language Models: Part 3.3, Knowledge Capacity Scaling Laws, Zeyuan Allen-Zhu+, N_A, arXiv24 Summary言語モデルのサイズと能力の関係を記述するスケーリング則に焦点を当てた研究。モデルが格納する知識ビット数を推定し、事実知識をタプルで表現。言語モデルは1つのパラメータあたり2ビットの知識を格納可能であり、7Bモデルは14Bビットの知識を格納可能。さらに、トレーニング期間、モデルアーキテクチャ、量子化、疎な制約、データの信号対雑音比が知識格納容量に影響することを示唆。ロータリー埋め込みを使用したGPT-2アーキテクチャは、知識の格納においてLLaMA/Mistralアーキテクチャと競合する可能性があり、トレーニングデータにドメイン名を追加すると知識容量が増加することが示された。 Comment参考:https://x.com/hillbig/status/1779640139263901698?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-04-03 MambaMixer: Efficient Selective State Space Models with Dual Token and Channel Selection, Ali Behrouz+, N_A, arXiv24 Summary最近の深層学習の進歩は、データ依存性と大規模な学習能力によって、主にTransformersに依存してきた。しかし、長いシーケンスモデリングにおいてスケーラビリティが制限される問題がある。State Space Models（SSMs）に着想を得たMambaMixerは、Selective Token and Channel Mixerを使用した新しいアーキテクチャであり、画像や時系列データにおいて優れたパフォーマンスを示す。ViM2はビジョンタスクで競争力のあるパフォーマンスを達成し、TSM2は時系列予測で優れた結果を示す。これらの結果は、TransformersやMLPが時系列予測において必要ないことを示唆している。 Comment参考: https://x.com/hillbig/status/1775289127803703372?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-04-03 Long-context LLMs Struggle with Long In-context Learning, Tianle Li+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは長いシーケンスを処理する能力で進歩しているが、その評価は限定されている。本研究では、極端なラベル分類の領域での長いコンテキスト学習に焦点を当てた特化したベンチマーク（LIConBench）を紹介する。LLMsは20K以下のトークン長で比較的良いパフォーマンスを示し、長いコンテキストウィンドウを利用することで性能が向上することがわかった。しかし、20Kを超えると性能が急激に低下する。現在のLLMsは長くコンテキスト豊かなシーケンスを処理し理解する能力にギャップがあることを示唆している。LIConBenchは、将来のLLMsの評価に役立つ可能性がある。
Issue Date: 2024-03-05 The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems, Florin Cuconasu+, N_A, arXiv24 SummaryRAGシステムは、LLMsよりも大幅な進歩を遂げており、IRフェーズを介して外部データを取得することで生成能力を向上させています。本研究では、RAGシステムにおけるIRコンポーネントの影響を詳細に分析し、リトリーバーの特性や取得すべきドキュメントのタイプに焦点を当てました。関連性のないドキュメントを含めることで精度が向上することが示され、リトリーバルと言語生成モデルの統合の重要性が強調されました。 CommentRelevantな情報はクエリの近くに配置すべきで、残りのコンテキストをrelevantな情報で埋めるのではなく、ノイズで埋めたほうがRAGの回答が良くなる、という話らしい ...
Issue Date: 2024-03-05 AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls, Yu Du+, N_A, arXiv24 SummaryAnyToolは、大規模言語モデルエージェントであり、16,000以上のAPIを利用してユーザーのクエリに対処する革新的なツールを提供している。階層構造を持つAPIリトリーバー、API候補を使用してクエリを解決するソルバー、自己反映メカニズムを組み込んでおり、GPT-4の関数呼び出し機能を活用している。AnyToolは、ToolLLMやGPT-4の変種を上回る性能を示し、改訂された評価プロトコルとAnyToolBenchベンチマークを導入している。GitHubでコードが入手可能。 Comment階層的なRetrieverを用いてユーザクエリから必要なツールを検索し、solverでユーザのクエリを解決し、self-reflectionで結果をさらに良くするような枠組み ...
Issue Date: 2024-03-05 In Search of Needles in a 11M Haystack: Recurrent Memory Finds What LLMs Miss, Yuri Kuratov+, N_A, arXiv24 Summaryこの研究では、生成トランスフォーマーモデルを使用して長い文書を処理する能力を評価するための新しいベンチマークであるBABILongを導入しました。GPT-4やRAGのベンチマークを含む評価により、一般的な方法は$10^4$要素までのシーケンスに対してのみ効果的であることが明らかになりました。再帰的メモリ拡張を使用してGPT-2をファインチューニングすることで、$11\times 10^6$要素を含むタスクを処理できるようになりました。これにより、長いシーケンスの処理能力が大幅に向上しました。 Comment面白そう。GPT4や（GPT4を用いた？）RAGのパフォーマンスが、入力の最初の25%に強く依存していることを示した、とSNSでポストを見たが、どういう条件での実験なんだろう。普通のコンテキストサイズならpromptの末尾などに入れたinstructionなどは強く働く経験があるので気になる。ど ...
Issue Date: 2024-03-01 Likelihood-based Mitigation of Evaluation Bias in Large Language Models, Masanari Ohi+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsを使用した評価者における可能性のバイアスとその影響を調査し、バイアスを緩和する方法を提案。提案手法は、バイアスのかかったインスタンスを活用し、評価パフォーマンスを向上させた。
Issue Date: 2024-02-28 The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits, Shuming Ma+, N_A, arXiv24 Summary最新の研究では、1ビットの大規模言語モデル（LLMs）の時代が到来しており、BitNetなどの研究がその道を切り開いている。本研究では、1ビットLLMの変種であるBitNet b1.58を紹介し、その性能や効率について述べている。このモデルは、三値{-1, 0, 1}で各パラメータを表現し、フルプレシジョンのTransformer LLMと同等の性能を示す一方、コスト効果が高いことが特徴である。1.58ビットのLLMは、新しいスケーリング法やレシピを提供し、新しい計算パラダイムを可能にするとともに、特定のハードウェアの設計にも貢献する。 Comment1bit量子化を実現したBitNet。乗算が不要になるからGPU以外のアーキテクチャが最適かもね、みたいな話らしい。おまけに性能も高いらしい。（論文まだ読んでない）Github: https://github.com/kyegomez/BitNet ...
Issue Date: 2024-02-28 Deep Networks Always Grok and Here is Why, Ahmed Imtiaz Humayun+, N_A, arXiv24 SummaryDNNの訓練エラーがほぼゼロに達した後に一般化が遅れて発生するグロッキング現象について、遅延頑健性という新しい概念を導入し、DNNが遅延して敵対的な例を理解し、一般化した後に頑健になる現象を説明。局所複雑性の新しい尺度に基づいて、遅延一般化と遅延頑健性の出現についての解析的な説明を提供。 CommentGrokking関連論文参考: hillbigさんのツイートhttps://x.com/hillbig/status/1762624222260846993?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q ...
Issue Date: 2024-02-27 MerRec: A Large-scale Multipurpose Mercari Dataset for Consumer-to-Consumer Recommendation Systems, Lichi Li+, N_A, arXiv24 Summary電子商取引分野において、C2C推薦システムの重要性が高まっているが、これに関する研究は限られたデータセットに基づいている。そこで、MerRecという数百万のユーザーと商品をカバーする大規模なC2C推薦データセットが導入された。このデータセットは、標準的な特徴だけでなく、ユニークな要素も含んでおり、広範囲に評価されることで、C2C推薦の研究を促進し、新たな基準を確立することが期待されている。
Issue Date: 2024-02-25 Linear Transformers are Versatile In-Context Learners, Max Vladymyrov+, N_A, arXiv24 Summary研究では、線形transformersが複雑な問題に対して効果的な最適化アルゴリズムを見つける能力を持つことが示された。特に、トレーニングデータが異なるノイズレベルで破損している場合でも、線形transformersは合理的なベースラインを上回るか匹敵する結果を示した。新しいアプローチとして、運動量と再スケーリングを組み込んだ最適化戦略が提案された。これにより、線形transformersが洗練された最適化戦略を発見する能力を持つことが示された。
Issue Date: 2024-02-24 Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance, Ziqi Yin+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsのパフォーマンスにおけるプロンプトの丁寧さの影響を調査。無礼なプロンプトはパフォーマンス低下につながるが、過度に丁寧な言葉も必ずしも良い結果を保証しない。最適な丁寧さのレベルは言語によって異なることが示唆され、異文化間の自然言語処理とLLMの使用において丁寧さを考慮する必要性が強調された。
Issue Date: 2024-02-15 Scaling Laws for Fine-Grained Mixture of Experts, Jakub Krajewski+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、Mixture of Experts（MoE）モデルのスケーリング特性を分析し、新しいハイパーパラメータである「粒度」を導入することで、計算コストを削減する方法を提案しています。さらに、MoEモデルが密なモデルよりも優れた性能を発揮し、モデルのサイズとトレーニング予算をスケールアップするにつれてその差が広がることを示しています。また、一般的な方法では最適ではないことも示しています。
Issue Date: 2024-02-11 Can Mamba Learn How to Learn? A Comparative Study on In-Context Learning Tasks, Jongho Park+, N_A, arXiv24 Summary状態空間モデル（SSM）は、言語モデリングにおけるTransformerネットワークの代替手法として提案されてきた。本研究では、SSMのインコンテキスト学習（ICL）能力を評価し、Transformerと比較した結果を報告する。SSMは一部のタスクでTransformerを上回る性能を示すが、一部のタスクでは不十分であることがわかった。そこで、Mambaとアテンションブロックを組み合わせたハイブリッドモデルを提案し、個々のモデルを上回る結果を示した。ハイブリッドアーキテクチャは言語モデルのICLを向上させる有望な手段であることが示唆された。
Issue Date: 2024-02-07 Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures, Pei Zhou+, N_A, arXiv24 SummarySELF-DISCOVERは、LLMsがタスク固有の推論構造を自己発見することを可能にするフレームワークであり、複雑な推論問題に取り組むことができます。このフレームワークは、複数の原子的な推論モジュールを選択し、それらを組み合わせて明示的な推論構造を作成する自己発見プロセスを含んでいます。SELF-DISCOVERは、難解な推論ベンチマークでGPT-4とPaLM 2の性能を最大32%向上させることができます。さらに、推論計算において10-40倍少ないリソースを必要とし、人間の推論パターンと共通点を持っています。
Issue Date: 2024-02-06 RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval, Parth Sarthi+, N_A, arXiv24 Summary検索補完言語モデルは、ロングテールの知識を組み込むことができますが、既存の手法では文脈の理解が制限されています。そこで、私たちは再帰的な要約を使用してテキストをクラスタリングし、異なる抽象化レベルで情報を統合する新しいアプローチを提案します。制御された実験では、このアプローチが従来の手法よりも大幅な改善を提供し、質問応答タスクでは最高性能を20%向上させることができることを示しました。
Issue Date: 2024-01-24 Chain-of-Table: Evolving Tables in the Reasoning Chain for Table Understanding, Zilong Wang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsを使用したChain-of-Tableフレームワークは、テーブルデータを推論チェーン内で活用し、テーブルベースの推論タスクにおいて高い性能を発揮することが示された。このフレームワークは、テーブルの連続的な進化を表現し、中間結果の構造化情報を利用してより正確な予測を可能にする。さまざまなベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成している。
Issue Date: 2024-01-24 Blending Is All You Need: Cheaper, Better Alternative to Trillion-Parameters LLM, Xiaoding Lu+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、大規模な会話型AIモデルの開発には多くの計算リソースとメモリが必要であるが、複数の小さなモデルを組み合わせることで同等またはそれ以上の性能を実現できる可能性があることを示唆している。ブレンディングというアプローチを提案し、複数のチャットAIを統合する方法を示している。実証的な証拠によれば、中程度のサイズの3つのモデルを統合するだけでも、大規模なモデルと同等以上の性能を発揮できることが示されている。この仮説は、大規模なユーザーベースを対象に行われたA/Bテストによって厳密に検証され、ブレンディング戦略が効果的なアプローチであることが示されている。
Issue Date: 2024-01-23 Knowledge Fusion of Large Language Models, Fanqi Wan+, N_A, arXiv24 Summary本研究では、既存の事前訓練済みの大規模言語モデル（LLMs）を統合することで、1つの強力なモデルを作成する方法を提案しています。異なるアーキテクチャを持つ3つの人気のあるLLMsを使用して、ベンチマークとタスクのパフォーマンスを向上させることを実証しました。提案手法のコード、モデルの重み、およびデータはGitHubで公開されています。
Issue Date: 2024-01-22 Self-Rewarding Language Models, Weizhe Yuan+, N_A, arXiv24 Summary将来のモデルのトレーニングには超人的なフィードバックが必要であり、自己報酬を提供するSelf-Rewarding Language Modelsを研究している。LLM-as-a-Judgeプロンプトを使用して、言語モデル自体が自己報酬を提供し、高品質な報酬を得る能力を向上させることを示した。Llama 2 70Bを3回のイテレーションで微調整することで、既存のシステムを上回るモデルが得られることを示した。この研究は、改善可能なモデルの可能性を示している。 Comment ...
Issue Date: 2024-12-05 Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation, Jiawei Chen+, arXiv23
Issue Date: 2024-05-28 FActScore: Fine-grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long Form Text Generation, Sewon Min+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LMs）によって生成されたテキストの事実性を評価するために、新しい評価基準であるFACTSCOREが導入された。FACTSCOREは生成物を原子的な事実に分解し、信頼性のある知識源によってサポートされる原子的な事実の割合を計算する。人間による評価の代替として、リトリーバルと強力な言語モデルを使用してFACTSCOREを推定する自動モデルが導入され、誤差率が2%未満であることが示された。この自動メトリックを使用して、新しい13の最近のLMsから6,500の生成物を評価し、さまざまな結果が得られた。FACTSCOREは`pip install factscore`を使用して一般に利用可能である。
Issue Date: 2024-05-28 ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate, Chi-Min Chan+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）を使用した単一エージェントベースのテキスト評価には、人間の評価品質とのギャップがあり、マルチエージェントベースのアプローチが有望であることが示唆されている。本研究では、ChatEvalと呼ばれるマルチエージェント審判チームを構築し、異なるモデルから生成された応答の品質を自律的に議論し評価することで、信頼性のある評価のための人間を模倣した評価プロセスを提供している。
Issue Date: 2024-05-28 Automated Evaluation of Personalized Text Generation using Large Language Models, Yaqing Wang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用して個別化されたテキスト生成を評価するために、AuPELという新しい評価方法を提案し、生成されたテキストの個人化、品質、関連性の3つの意味的側面を自動的に測定する。AuPELは従来の評価メトリクスよりも優れており、LLMsを使用した個別化されたテキスト生成の評価に適していることを示唆している。
Issue Date: 2024-05-24 Mistral 7B, Albert Q. Jiang+, N_A, arXiv23 SummaryMistral 7B v0.1は、70億パラメータの言語モデルであり、高速な推論のためにGQAを活用し、SWAを組み合わせている。また、Mistral 7B -InstructはLlama 2 13B -Chatモデルを上回っており、Apache 2.0ライセンスの下で公開されています。 Comment#1237 #1279 などのモデルも参照のこと モデルのスケールが大きくなると、inferenceのlatencyが遅くなり、計算コストが大きくなりすぎて実用的でないので、小さいパラメータで素早いinference実現したいよね、というモチベーション。 そのために、SlidingWindoコンテ ...
Issue Date: 2024-03-05 QTSumm: Query-Focused Summarization over Tabular Data, Yilun Zhao+, N_A, EMNLP23 Summary与えられた表に対して人間らしい推論と分析を行い、カスタマイズされた要約を生成するための新しいクエリに焦点を当てた表の要約タスクを定義し、QTSummという新しいベンチマークを導入。実験結果と手動分析により、新しいタスクが表からテキスト生成において重要な課題を提起していることが明らかになります。 ReFactorという新しいアプローチを提案し、生成された事実をモデルの入力に連結することでベースラインを改善できることを示しています。 CommentRAGでテーブル情報を扱う際に役立ちそうRadev論文 ...
Issue Date: 2024-03-05 Explanation Selection Using Unlabeled Data for Chain-of-Thought Prompting, Xi Ye+, N_A, EMNLP23 Summary最近の研究では、大規模言語モデルを使用してテキスト推論タスクで強力なパフォーマンスを達成する方法が提案されています。本研究では、ブラックボックスの方法を使用して説明を組み込んだプロンプトを最適化するアプローチに焦点を当てています。leave-one-outスキームを使用して候補の説明セットを生成し、二段階フレームワークを使用してこれらの説明を効果的に組み合わせます。実験結果では、プロキシメトリクスが真の精度と相関し、クラウドワーカーの注釈や単純な検索戦略よりも効果的にプロンプトを改善できることが示されました。
Issue Date: 2024-01-25 INSTRUCTSCORE: Explainable Text Generation Evaluation with Finegrained Feedback, Wenda Xu+, N_A, arXiv23 Summary自動的な言語生成の品質評価には説明可能なメトリクスが必要であるが、既存のメトリクスはその判定を説明したり欠陥とスコアを関連付けることができない。そこで、InstructScoreという新しいメトリクスを提案し、人間の指示とGPT-4の知識を活用してテキストの評価と診断レポートを生成する。さまざまな生成タスクでInstructScoreを評価し、他のメトリクスを上回る性能を示した。驚くべきことに、InstructScoreは人間の評価データなしで最先端のメトリクスと同等の性能を達成する。 Comment伝統的なNLGの性能指標の解釈性が低いことを主張する研究 ...
Issue Date: 2023-12-29 Unified-IO 2: Scaling Autoregressive Multimodal Models with Vision, Language, Audio, and Action, Jiasen Lu+, N_A, arXiv23 SummaryUnified-IO 2は、最初の自己回帰型のマルチモーダルモデルであり、画像、テキスト、音声、アクションを理解し生成することができます。異なるモダリティを統一するために、共有の意味空間に入力と出力を配置し、単一のエンコーダ・デコーダトランスフォーマーモデルで処理します。さまざまなアーキテクチャの改善を提案し、大規模なマルチモーダルな事前トレーニングコーパスを使用してモデルをトレーニングします。Unified-IO 2は、GRITベンチマークを含む35以上のベンチマークで最先端のパフォーマンスを発揮します。 Comment画像、テキスト、音声、アクションを理解できる初めてのautoregressive model。AllenAI ...
Issue Date: 2023-12-29 Some things are more CRINGE than others: Preference Optimization with the Pairwise Cringe Loss, Jing Xu+, N_A, arXiv23 Summary一般的な言語モデルのトレーニングでは、ペアワイズの選好による整列がよく使われます。しかし、バイナリフィードバックの方法もあります。この研究では、既存のバイナリフィードバック手法をペアワイズ選好の設定に拡張し、高いパフォーマンスを示すことを示します。この手法は実装が簡単で効率的であり、最先端の選好最適化アルゴリズムよりも優れた性能を発揮します。 CommentDPO, PPOをoutperformする新たなAlignment手法。MetaのJason Weston氏元ツイート: https://x.com/jaseweston/status/1740546297235464446?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q後で読む（画像は ...
Issue Date: 2023-12-27 Gemini vs GPT-4V: A Preliminary Comparison and Combination of Vision-Language Models Through Qualitative Cases, Zhangyang Qi+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs）の進化について、GoogleのGeminiとOpenAIのGPT-4Vという2つのモデルを比較しています。ビジョン-言語能力、人間との対話、時間的理解、知能および感情指数などの側面にわたる評価を行い、両モデルの異なる視覚理解能力について分析しています。さらに、実用的な有用性を評価するために構造化された実験を行い、両モデルのユニークな強みとニッチを明らかにしています。また、2つのモデルを組み合わせてより良い結果を得る試みも行っています。この研究は、マルチモーダル基盤モデルの進化と将来の進展についての洞察を提供しています。
Issue Date: 2023-12-23 Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey, Yunfan Gao+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）には課題がありますが、Retrieval-Augmented Generation（RAG）はこれを解決する手法です。RAGは外部の知識ベースから情報を取得し、回答の正確性を向上させます。ソースの引用により、回答の検証とモデルの信頼性向上が可能です。また、RAGは知識の更新やドメイン固有の知識の導入を容易にします。本論文ではRAGの開発パラダイムとそのコンポーネントについて説明し、評価方法や将来の研究方向についても議論しています。
Issue Date: 2023-12-21 Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models, Gemini Team+, N_A, arXiv23 Summaryこの報告書では、マルチモーダルモデル「Gemini」のファミリーについて紹介します。Geminiは画像、音声、動画、テキストの理解に優れた能力を持ち、Ultra、Pro、Nanoのサイズがあります。Gemini Ultraは幅広いベンチマークで最先端の技術を提供し、MMLUでは人間の専門家のパフォーマンスを初めて達成しました。Geminiモデルはクロスモーダルな推論と言語理解の能力を持ち、さまざまなユースケースに適用できます。また、ユーザーへの責任ある展開についても議論しています。 Comment#1181 で発表されたGeminiの論文 ...
Issue Date: 2023-12-21 An In-depth Look at Geminis Language Abilities, Syeda Nahida Akter+, N_A, arXiv23 SummaryGoogle Geminiモデルは、OpenAI GPTシリーズと同等の結果を報告した初めてのモデルであり、本論文ではその言語能力を詳細に探求します。具体的には、GeminiとGPTの能力を客観的に比較し、再現可能なコードと透明な結果を提供します。さらに、Geminiの得意な領域を特定し、10のデータセットでさまざまな言語能力をテストします。Gemini Proは、GPT 3.5 Turboに比べてわずかに劣る精度を示しましたが、多数の桁を含む数学的な推論の失敗や多肢選択の回答順序への感度などの説明も提供します。また、Geminiは非英語の言語や複雑な推論チェーンの処理などで高いパフォーマンスを示すことも特定しています。再現のためのコードとデータは、https://github.com/neulab/gemini-benchmarkで入手できます。 CommentGeminiとGPTを様々なベンチマークで比較した研究。 ...
Issue Date: 2023-12-16 Data Selection for Language Models via Importance Resampling, Sang Michael Xie+, N_A, arXiv23 Summary適切な事前学習データセットの選択は、言語モデルの性能向上に重要である。既存の方法ではヒューリスティックスや人手による選別が必要だが、本研究では重要度リサンプリングを用いたデータ選択フレームワークであるDSIRを提案する。DSIRは効率的かつスケーラブルであり、KL削減というデータメトリックを用いて選択されたデータとターゲットとの近接性を測定する。実験結果では、DSIRが他の方法よりも高い精度を示し、特定のドメインや一般的なドメインの事前学習においても優れた性能を発揮することが示された。
Issue Date: 2023-12-14 VILA: On Pre-training for Visual Language Models, Ji Lin+, N_A, arXiv23 Summary最近の大規模言語モデルの成功により、ビジュアル言語モデル（VLM）が進歩している。本研究では、VLMの事前学習のためのデザインオプションを検討し、以下の結果を示した：(1) LLMを凍結することでゼロショットのパフォーマンスが達成できるが、文脈に基づいた学習能力が不足している。(2) 交互に行われる事前学習データは有益であり、画像とテキストのペアだけでは最適ではない。(3) テキストのみの指示データを画像とテキストのデータに再ブレンドすることで、VLMのタスクの精度を向上させることができる。VILAというビジュアル言語モデルファミリーを構築し、最先端モデルを凌駕し、優れたパフォーマンスを発揮することを示した。マルチモーダルの事前学習は、VILAの特性を向上させる。
Issue Date: 2023-12-11 RankZephyr: Effective and Robust Zero-Shot Listwise Reranking is a Breeze, Ronak Pradeep+, N_A, arXiv23 SummaryRankZephyrは、オープンソースのLLMであり、再ランキングにおいてプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮する。TREC Deep Learning TracksやBEIRのNEWSとCOVIDなどのデータセットで包括的な評価を行い、高い能力を示している。さらに、NovelEvalテストセットでもGPT-4を上回る性能を発揮し、データの汚染に対する懸念を解消している。結果の再現に必要なコードは、https://github.com/castorini/rank_llmで提供されている。
Issue Date: 2023-12-06 Segment and Caption Anything, Xiaoke Huang+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、Segment Anything Model（SAM）に地域キャプションを生成する能力を効率的に備える方法を提案します。SAMは、セグメンテーションのための強力な汎用性を持ちながら、意味理解のための短縮形です。軽量なクエリベースの特徴ミキサーを導入することで、地域固有の特徴を言語モデルの埋め込み空間と整合させ、後でキャプションを生成します。訓練可能なパラメータの数が少ないため、高速かつスケーラブルなトレーニングが可能です。また、地域キャプションデータの不足問題に対処するために、弱い教師あり事前トレーニングを提案しています。この研究は、地域キャプションデータのスケーリングアップに向けた第一歩となり、SAMに地域的な意味を付加する効率的な方法を探求するための示唆を与えます。
Issue Date: 2023-12-04 Beyond ChatBots: ExploreLLM for Structured Thoughts and Personalized Model Responses, Xiao Ma+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLM）を使用したチャットボットの開発について述べられています。特に、探索的なタスクや意味理解のタスクにおいて、LLMを活用することでユーザーの認知負荷を軽減し、より個別化された応答を生成することができると述べられています。また、ExploreLLMを使用することで、ユーザーが高レベルの好みを持った個別化された応答を簡単に生成できることも示唆されています。この研究は、自然言語とグラフィカルユーザーインターフェースの統合により、チャットボットの形式を超えたLLMとの対話が可能な未来を示しています。
Issue Date: 2023-12-04 COFFEE: Counterfactual Fairness for Personalized Text Generation in Explainable Recommendation, Nan Wang+, N_A, EMNLP23 Summary個別化されたテキスト生成（PTG）における公平性についての研究。ユーザーの書き込みテキストにはバイアスがあり、それがモデルのトレーニングに影響を与える可能性がある。このバイアスは、ユーザーの保護された属性に関連してテキストを生成する際の不公平な扱いを引き起こす可能性がある。公平性を促進するためのフレームワークを提案し、実験と評価によりその効果を示す。
Issue Date: 2023-11-27 Mirasol3B: A Multimodal Autoregressive model for time-aligned and contextual modalities, AJ Piergiovanni+, N_A, arXiv23 Summary異なるモダリティ（ビデオ、音声、テキスト）を組み合わせるマルチモーダル学習の課題に取り組むため、本研究ではモダリティごとに個別の自己回帰モデルを使用するアプローチを提案する。提案手法では、時間に同期したモダリティ（音声とビデオ）と順序付けられたコンテキストモダリティを別々に処理するMirasol3Bモデルを使用する。また、ビデオと音声の長いシーケンスに対処するために、シーケンスをスニペットに分割し、Combinerメカニズムを使用して特徴を結合する。この手法は、マルチモーダルベンチマークで最先端の性能を発揮し、高い計算要求に対処し、時間的な依存関係をモデリングすることができる。
Issue Date: 2023-11-21 System 2 Attention （is something you might need too）, Jason Weston+, N_A, arXiv23 SummaryTransformerベースの大規模言語モデル（LLMs）におけるソフトアテンションは、文脈から無関係な情報を取り込む傾向があり、次のトークン生成に悪影響を与える。そこで、System 2 Attention（S2A）を導入し、LLMsが自然言語で推論し、指示に従う能力を活用して、注目すべき情報を決定する。S2Aは関連する部分のみを含むように入力コンテキストを再生成し、再生成されたコンテキストに注目して最終的な応答を引き出す。実験では、S2Aは3つのタスクで標準のアテンションベースのLLMsよりも優れた性能を発揮し、事実性と客観性を高める。 Commentおそらく重要論文How is System 2 Attention different from prompt engineering specialized in factual double checks? ...
Issue Date: 2023-11-21 Orca 2: Teaching Small Language Models How to Reason, Arindam Mitra+, N_A, arXiv23 SummaryOrca 1は、豊富なシグナルから学習し、従来のモデルを上回る性能を発揮します。Orca 2では、小さな言語モデルの推論能力を向上させるために異なる解決戦略を教えることを目指しています。Orca 2は、さまざまな推論技術を使用し、15のベンチマークで評価されました。Orca 2は、同じサイズのモデルを大幅に上回り、高度な推論能力を持つ複雑なタスクで優れた性能を発揮します。Orca 2はオープンソース化されており、小さな言語モデルの研究を促進します。
Issue Date: 2023-11-20 SelfEval: Leveraging the discriminative nature of generative models for evaluation, Sai Saketh Rambhatla+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、テキストから画像を生成するモデルを逆転させることで、自動的にテキスト-画像理解能力を評価する方法を提案しています。提案手法であるSelfEvalは、生成モデルを使用して実際の画像の尤度を計算し、生成モデルを直接識別タスクに適用します。SelfEvalは、既存のデータセットを再利用して生成モデルの性能を評価し、他のモデルとの一致度を示す自動評価指標です。さらに、SelfEvalは難しいタスクでの評価やテキストの信頼性の測定にも使用できます。この研究は、拡散モデルの簡単で信頼性の高い自動評価を可能にすることを目指しています。
Issue Date: 2023-10-27 Reasoning with Language Model is Planning with World Model, Shibo Hao+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、推論能力において顕著な成果を上げていますが、複雑な推論には苦労しています。これは、LLMsが内部の「ワールドモデル」を持たず、計画を実行する能力が制限されているためです。そこで、私たちはRAPという新しいLLM推論フレームワークを提案しました。RAPは、LLMを世界モデルと推論エージェントの両方として再利用し、計画アルゴリズムを組み込むことで、戦略的な探索を行います。実験結果は、RAPの優位性を示しています。
Issue Date: 2023-08-22 LLM As DBA, Xuanhe Zhou+, N_A, arXiv23 Summaryデータベース管理者の役割は重要ですが、大量のデータベースを管理するのは難しいです。最近の大規模言語モデル（LLMs）は、データベース管理に役立つ可能性があります。この研究では、LLMベースのデータベース管理者「D-Bot」を提案します。D-Botはデータベースのメンテナンス経験を学習し、適切なアドバイスを提供します。具体的には、知識の検出、原因分析、複数のLLMの協調診断などを行います。予備実験では、D-Botが効果的に原因を診断できることが示されています。 Comment ...
Issue Date: 2023-08-12 Shepherd: A Critic for Language Model Generation, Tianlu Wang+, N_A, arXiv23 SummaryShepherdは、言語モデルの改善に関心が高まっている中で、自身の出力を洗練させるための特別に調整された言語モデルです。Shepherdは、多様なエラーを特定し修正案を提供する能力を持ち、高品質なフィードバックデータセットを使用して開発されました。Shepherdは他の既存のモデルと比較して優れた性能を示し、人間の評価でも高い評価を受けています。
Issue Date: 2023-08-08 Tool Documentation Enables Zero-Shot Tool-Usage with Large Language Models, Cheng-Yu Hsieh+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、ツールのドキュメンテーションを提供することで新しいツールを学習する方法を提案しています。デモンストレーションの取得が困難な場合や、バイアスのある使用方法を避けるために、ツールのドキュメンテーションを使用することが有効であることを実験的に示しています。さらに、複数のタスクでツールのドキュメンテーションの利点を強調し、LLMsがツールの機能を再発明する可能性を示しています。
Issue Date: 2023-08-08 SelfCheck: Using LLMs to Zero-Shot Check Their Own Step-by-Step Reasoning, Ning Miao+, N_A, arXiv23 Summary最新の大規模言語モデル（LLMs）は、推論問題を解決するために有望な手法ですが、複雑な問題にはまだ苦戦しています。本研究では、LLMsが自身のエラーを認識する能力を持っているかどうかを探求し、ゼロショットの検証スキームを提案します。この検証スキームを使用して、異なる回答に対して重み付け投票を行い、質問応答のパフォーマンスを向上させることができることを実験で確認しました。 Commentこれはおもしろそう。後で読む ...
Issue Date: 2023-07-31 Symbolic Chain-of-Thought Distillation: Small Models Can Also Think Step-by-Step, Liunian Harold Li+, N_A, arXiv23 Summary小さなモデルでも思考の連鎖プロンプティングの恩恵を受けることができることを示すために、Symbolic Chain-of-Thought Distillation（SCoTD）を導入しました。SCoTDは、大きな教師モデルからサンプリングされた合理化に基づいて、小さな学生モデルをトレーニングする方法です。実験結果は、SCoTDが学生モデルのパフォーマンスを向上させ、思考の連鎖が人間と同等と評価されることを示しています。思考の連鎖サンプルとコードのコーパスも公開されています。
Issue Date: 2023-07-27 FacTool: Factuality Detection in Generative AI -- A Tool Augmented Framework for Multi-Task and Multi-Domain Scenarios, I-Chun Chern+, N_A, arXiv23 Summary生成型の事前学習モデルによって生成されたテキストの事実の誤りを検出するためのフレームワークであるFacToolが提案された。知識ベースのQA、コード生成、数理推論、科学文献レビューの4つのタスクでの実験において、FacToolの有効性が示された。FacToolのコードはGitHubで公開されている。 CommentNeubigさんの研究 ...
Issue Date: 2023-07-23 Large Language Models as General Pattern Machines, Suvir Mirchandani+, N_A, arXiv23 Summary事前学習された大規模言語モデル（LLMs）は、複雑なトークンシーケンスを自己回帰的に補完する能力を持っていることが観察された。この能力は、ランダムなトークンからなるシーケンスでも一部保持されることがわかった。この研究では、この能力がロボティクスの問題にどのように適用されるかを調査し、具体的な応用例を示している。ただし、実際のシステムへの展開はまだ困難であるとしている。
Issue Date: 2023-07-11 SVIT: Scaling up Visual Instruction Tuning, Bo Zhao+, N_A, arXiv23 Summary大規模な言語モデルとビジョンモデルを統合した多モーダルモデルの能力を向上させるために、新しいデータセットSVITを構築しました。SVITは高品質かつ多様性に富んだビジュアルインストラクションチューニングデータセットであり、GPT-4のトレーニングに使用されることで多モーダルパフォーマンスを大幅に向上させることが示されました。
Issue Date: 2023-07-11 Large Language Models for Supply Chain Optimization, Beibin Li+, N_A, arXiv23 Summary従来のサプライチェーンの運用では、最適化の結果を説明し、解釈するために多くの努力が必要でした。最近の大規模言語モデル（LLMs）の進歩に触発されて、この技術がサプライチェーンの自動化と人間の理解と信頼のギャップを埋めるのに役立つかを研究しました。私たちは、\name{}というフレームワークを設計し、最適化の結果に関する洞察を出力することができます。このフレームワークは、プロプライエタリデータを送信する必要がないため、プライバシー上の懸念もありません。実際のサーバ配置シナリオでの実証実験を行い、フレームワークの効果を示しました。また、LLMの出力の正確さを評価するための評価ベンチマークも開発しました。
Issue Date: 2023-07-11 Large Language Models as General Pattern Machines, Suvir Mirchandani+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsは、複雑なトークンシーケンスを自己回帰的に補完する能力を持っており、追加のトレーニングなしに一般的なシーケンスモデラーとして機能することが示されている。この研究では、LLMsのゼロショットの能力がロボティクスの問題にどのように適用できるかを調査し、例として時間の経過を表す数値のシーケンスの補完や閉ループポリシーの発見などを挙げている。ただし、実際のシステムに展開するには制約があるが、LLMsを低レベルの制御に使用するアプローチは有望であると示唆されている。
Issue Date: 2023-07-11 On decoder-only architecture for speech-to-text and large language model integration, Jian Wu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、音声情報を大規模言語モデルに組み込む新しいアプローチであるSpeech-LLaMAを提案しています。この手法は、音響特徴を意味空間にマッピングするためにCTCとオーディオエンコーダを使用します。また、デコーダのみモデルを音声からテキストへのタスクに適用するために、小規模なモデルでトレーニングを行います。実験結果は、多言語音声からテキストへの翻訳タスクにおいて、強力なベースラインに比べて大幅な改善を示し、デコーダのみモデルの潜在的な利点を示しています。
Issue Date: 2023-07-11 Sketch-A-Shape: Zero-Shot Sketch-to-3D Shape Generation, Aditya Sanghi+, N_A, arXiv23 Summary最近の研究では、大規模な事前学習モデルを使用して、スケッチから3D形状を生成する方法について調査されています。この研究では、合成レンダリングの特徴を使用して3D生成モデルをトレーニングし、スケッチから効果的に3D形状を生成できることが示されました。また、ペアデータセットを必要とせずに、入力スケッチごとに複数の3D形状を生成するアプローチの効果も示されました。
Issue Date: 2023-06-16 PEARL: Prompting Large Language Models to Plan and Execute Actions Over Long Documents, Simeng Sun+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、長いドキュメント上の推論を改善するためのPEARLというプロンプティングフレームワークを提案している。PEARLは、アクションマイニング、プランの策定、プランの実行の3つのステージで構成されており、最小限の人間の入力でゼロショットまたはフューショットのLLMsによるプロンプティングによって実装される。PEARLは、QuALITYデータセットの難しいサブセットで評価され、ゼロショットおよびchain-of-thought promptingを上回る性能を発揮した。PEARLは、LLMsを活用して長いドキュメント上の推論を行うための第一歩である。
Issue Date: 2023-06-16 The False Promise of Imitating Proprietary LLMs, Arnav Gudibande+, N_A, arXiv23 Summary本研究は、ChatGPTなどのプロプライエタリシステムからの出力を使用して、弱いオープンソースモデルを微調整する新興の手法について批判的に分析した。異なるベースモデルサイズ、データソース、および模倣データ量を使用して、ChatGPTを模倣する一連のLMを微調整し、クラウドレーターと標準的なNLPベンチマークを使用してモデルを評価した。結果、模倣モデルはChatGPTのスタイルを模倣するのに熟練しているが、事実性を模倣することができないため、人間のレーターから見逃される可能性があることがわかった。全体的に、より優れたベースLMを開発することが、オープンソースモデルを改善するための最も効果的なアクションだと主張している。
Issue Date: 2023-06-16 Lexinvariant Language Models, Qian Huang+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、固定されたトークン埋め込みなしで高性能な言語モデルを実現することが可能かどうかを検証し、lexinvariant言語モデルを提案する。lexinvariant言語モデルは、トークンの共起と繰り返しに完全に依存し、固定されたトークン埋め込みが必要なくなる。実験的には、標準的な言語モデルと同等のperplexityを達成できることを示し、さらに、synthetic in-context reasoning tasksに対して4倍の精度が向上することを示す。
Issue Date: 2023-06-16 Backpack Language Models, John Hewitt+, N_A, arXiv23 SummaryBackpacksという新しいニューラルアーキテクチャを提案し、語彙内の各単語に対して複数の意味ベクトルを学習し、意味ベクトルを介入することで制御可能なテキスト生成やバイアスの除去ができることを示した。OpenWebTextでトレーニングされたBackpack言語モデルは、語彙の類似性評価で6BパラメータのTransformer LMの単語埋め込みを上回った。
Issue Date: 2023-06-16 Training Socially Aligned Language Models in Simulated Human Society, Ruibo Liu+, N_A, arXiv23
Issue Date: 2023-06-16 A Closer Look at In-Context Learning under Distribution Shifts, Kartik Ahuja+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、インコンテキスト学習の汎用性と制限を理解するために、線形回帰という単純なタスクを用いて、トランスフォーマーとセットベースのMLPの比較を行った。分布内評価において両モデルがインコンテキスト学習を示すことがわかったが、トランスフォーマーはOLSのパフォーマンスにより近い結果を示し、軽微な分布シフトに対してより強い耐性を示した。ただし、厳しい分布シフトの下では、両モデルのインコンテキスト学習能力が低下することが示された。
Issue Date: 2023-06-16 Randomized Positional Encodings Boost Length Generalization of Transformers, Anian Ruoss+, N_A, arXiv23 Summaryトランスフォーマーは、固定されたコンテキスト長のタスクに対して印象的な汎化能力を持っているが、長いシーケンスに対しては失敗することがある。本研究では、この失敗モードが位置エンコーディングに関連していることを示し、新しい位置エンコーディングのファミリーを紹介する。ランダム化された位置エンコーディングスキームにより、トランスフォーマーが未知の長さのシーケンスに汎化できるようになり、平均でテスト精度が12.0％向上した。
Issue Date: 2023-06-16 Chain-of-Thought Hub: A Continuous Effort to Measure Large Language Models Reasoning Performance, Yao Fu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデルの評価スイートであるChain-of-Thought Hubを提案し、LLMsの進歩を追跡するために挑戦的な推論ベンチマークのスイートを編成することを目的としています。現在の結果は、モデルのスケールが推論能力と相関しており、オープンソースのモデルはまだ遅れていることを示しています。また、LLaMA-65BはGPT-3.5-Turboに近づく可能性があることを示しています。コミュニティがより良いベースモデルの構築とRLHFの探索に重点を置く必要があることを示唆しています。
Issue Date: 2023-06-16 SwiftSage: A Generative Agent with Fast and Slow Thinking for Complex Interactive Tasks, Bill Yuchen Lin+, N_A, arXiv23 SummarySwiftSageは、人間の認知の二重プロセス理論に基づいて設計されたエージェントフレームワークであり、行動クローニングと大規模言語モデルのプロンプティングを統合して、複雑な対話型推論タスクにおけるアクションプランニングに優れている。SwiftモジュールとSageモジュールの2つの主要なモジュールを含み、30のタスクにおいて他の手法を大幅に上回り、複雑な現実世界のタスクを解決する効果を示した。
Issue Date: 2023-06-16 Controllable Text-to-Image Generation with GPT-4, Tianjun Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、テキストから画像を生成するためのパイプラインを誘導する方法を提案しています。Control-GPTを導入し、GPT-4によって生成されたプログラム的なスケッチを使用して、拡散ベースのテキストから画像へのパイプラインを誘導し、指示に従う能力を向上させます。この研究は、LLMsをコンピュータビジョンタスクのパフォーマンス向上に活用する可能性を示す初めての試みです。
Issue Date: 2023-06-16 KAFA: Rethinking Image Ad Understanding with Knowledge-Augmented Feature Adaptation of Vision-Language Models, Zhiwei Jia+, N_A, arXiv23 Summary画像広告の理解は、現実世界のエンティティやシーンテキストの推論を含むため、非常に困難であるが、VLMsの時代において未開拓の分野である。本研究では、事前学習されたVLMsを画像広告の理解に適応するための実用的な課題をベンチマークし、現実世界のエンティティの知識を付加することで、画像広告のマルチモーダル情報を効果的に融合するためのシンプルな特徴適応戦略を提案した。広告業界に広く関連する画像広告の理解により多くの注目が集まることが期待される。
Issue Date: 2023-06-16 Grammar Prompting for Domain-Specific Language Generation with Large Language Models, Bailin Wang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsは幅広い自然言語タスクを学習できるが、高度に構造化された言語の生成には困難がある。本研究では、文法プロンプティングを使用して、外部の知識やドメイン固有の制約を学習中に使用する方法を探求した。文法プロンプティングは、各デモンストレーション例に特化した文法を付加し、最小限必要な文法で特定の出力例を生成する。実験により、文法プロンプティングが多様なDSL生成タスクで競争力のあるパフォーマンスを発揮できることが示された。
Issue Date: 2023-06-16 Blockwise Parallel Transformer for Long Context Large Models, Hao Liu+, N_A, arXiv23 Summaryトランスフォーマーの自己注意機構とフィードフォワードネットワークによるメモリ要件の制限を解決するために、ブロックごとの並列トランスフォーマー（BPT）を提案。BPTは、メモリ効率を維持しながらより長い入力シーケンスを処理することができ、徹底的な実験により、言語モデリングや強化学習タスクにおいてパフォーマンスを向上させることが示された。
Issue Date: 2023-06-16 Deliberate then Generate: Enhanced Prompting Framework for Text Generation, Bei Li+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、新しいDeliberate then Generate（DTG）プロンプトフレームワークを提案し、LLMsの自然言語生成タスクにおける成功をさらに促進することを目的としている。DTGは、誤り検出指示と誤りを含む可能性のある候補から構成され、モデルが熟考することを促すことで、最先端のパフォーマンスを達成することができる。20以上のデータセットでの広範な実験により、DTGが既存のプロンプト方法を一貫して上回り、LLMsのプロンプトに関する将来の研究にインスピレーションを与える可能性があることが示された。
Issue Date: 2023-06-16 CodeTF: One-stop Transformer Library for State-of-the-art Code LLM, Nghi D. Q. Bui+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、CodeTFというオープンソースのTransformerベースのライブラリを紹介し、最新のCode LLMsとコードインテリジェンスのためのモジュール設計と拡張可能なフレームワークの原則に従って設計されていることを説明しています。CodeTFは、異なるタイプのモデル、データセット、タスクに対して迅速なアクセスと開発を可能にし、事前学習済みのCode LLMモデルと人気のあるコードベンチマークをサポートしています。また、言語固有のパーサーおよびコード属性を抽出するためのユーティリティ関数などのデータ機能を提供しています。CodeTFは、機械学習/生成AIとソフトウェアエンジニアリングのギャップを埋め、開発者、研究者、実践者にとって包括的なオープンソースのソリューションを提供することを目的としています。
Issue Date: 2023-06-16 Brainformers: Trading Simplicity for Efficiency, Yanqi Zhou+, N_A, arXiv23 Summaryトランスフォーマーの設計選択肢を調査し、異なる順列を持つ複雑なブロックがより効率的であることを発見し、Brainformerという複雑なブロックを開発した。Brainformerは、品質と効率の両方の観点で最新のトランスフォーマーを上回り、トークンあたりのアクティブパラメーター数が80億のモデルは、トレーニング収束が2倍速く、ステップ時間が5倍速いことが示されている。また、ファインチューニングによるSuperGLUEスコアが3％高いことも示している。Brainformerはfewshot評価でも大幅に優れている。
Issue Date: 2023-06-16 StableRep: Synthetic Images from Text-to-Image Models Make Strong Visual Representation Learners, Yonglong Tian+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキストから画像を生成するモデルによって生成された合成画像を使用して視覚表現を学習することを調査しました。自己教師あり方法を合成画像に対してトレーニングすることで、実際の画像に匹敵するかそれを上回ることができることを示しました。また、同じテキストプロンプトから生成された複数の画像を互いに正として扱うことで、マルチポジティブコントラスティブ学習手法であるStableRepを開発しました。StableRepによって学習された表現は、SimCLRとCLIPによって学習された表現を上回ります。さらに、20Mの合成画像でトレーニングされたStableRepは、50Mの実際の画像でトレーニングされたCLIPよりも優れた精度を達成します。
Issue Date: 2023-06-16 Evaluating Language Models for Mathematics through Interactions, Katherine M. Collins+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を評価するための適応可能なプロトタイププラットフォームであるCheckMateを紹介し、数学の学部レベルの証明を支援するアシスタントとして、InstructGPT、ChatGPT、およびGPT-4の3つの言語モデルを評価しました。MathConverseという対話と評価のデータセットを公開し、LLMの生成において正確さと知覚された有用性の間に著しい相違があることなど、他の発見も行いました。対話的評価はこれらのモデルの能力を継続的にナビゲートする有望な方法であること、人間は言語モデルの代数的な誤りに注意を払い、そのために使用すべき場所を見極める必要があることを示しました。
Issue Date: 2023-06-16 Responsible Task Automation: Empowering Large Language Models as Responsible Task Automators, Zhizheng Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用したタスク自動化における責任ある行動の実現可能性、完全性、セキュリティについて探求し、Responsible Task Automation（ResponsibleTA）フレームワークを提案する。具体的には、エグゼキューターのコマンドの実現可能性を予測すること、エグゼキューターの完全性を検証すること、セキュリティを強化することを目的とした3つの強化された機能を備え、2つのパラダイムを提案する。また、ローカルメモリメカニズムを紹介し、UIタスク自動化でResponsibleTAを評価する。
Issue Date: 2023-06-16 Fine-Grained Human Feedback Gives Better Rewards for Language Model Training, Zeqiu Wu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルの望ましくないテキスト生成の問題に対処するために、細かい粒度の人間のフィードバックを使用するFine-Grained RLHFフレームワークを導入しました。このフレームワークは、報酬関数を細かい粒度に設定することで、自動評価と人間の評価の両方で改善されたパフォーマンスをもたらします。また、異なる報酬モデルの組み合わせを使用することで、LMの振る舞いをカスタマイズできることも示しました。
Issue Date: 2023-06-16 The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM: Outperforming Curated Corpora with Web Data, and Web Data Only, Guilherme Penedo+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデルの訓練には、キュレーションされた高品質のコーパスとWebデータが使用されるが、Webデータだけでも強力なモデルを生成できることが示された。RefinedWebデータセットから6000億トークンの抽出と、それに基づく1.3/7.5Bパラメータの言語モデルが公開された。CommonCrawlから5兆トークンを取得できることも示された。
Issue Date: 2023-06-16 InstructZero: Efficient Instruction Optimization for Black-Box Large Language Models, Lichang Chen+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの指示を最適化するために、オープンソースLLMに適用される低次元のソフトプロンプトを最適化する提案手法であるInstructZeroを紹介。オープンソースLLMを使用してソフトプロンプトを指示に変換し、ブラックボックスLLMに提出してゼロショット評価を行い、パフォーマンスをベイズ最適化に送信して、新しいソフトプロンプトを生成する。VicunaやChatGPTなどのオープンソースLLMとAPIの異なる組み合わせで評価し、SOTA自動指示手法を上回ることを示した。コードとデータはhttps://github.com/Lichang-Chen/InstructZeroで公開されています。
Issue Date: 2023-06-16 Binary and Ternary Natural Language Generation, Zechun Liu+, N_A, arXiv23 Summary三値および二値ニューラルネットワークを最適化することは困難であるが、重みの統計に基づく量子化と活性化の弾性量子化の混合によって問題に取り組み、要約と機械翻訳の下流タスクで最初の三値および二値Transformerモデルを実証する。三値BARTベースは、CNN/DailyMailベンチマークでR1スコア41を達成し、16倍効率的である。バイナリモデルは、非常に重要なスコア35.6を達成している。機械翻訳においては、WMT16 En-RoベンチマークでBLEUスコア21.7および17.6を達成し、8ビット重みモデルで一致または上回ることができることを示した。
Issue Date: 2023-06-16 Simple and Controllable Music Generation, Jade Copet+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、単一の言語モデルであるMusicGenを紹介し、複数のモデルを連鎖する必要がなくなることで、条件付けられた高品質な音楽サンプルを生成できることを示した。広範な実験評価により、提案手法が標準的なベンチマークよりも優れていることを示し、各コンポーネントの重要性についての削除実験も行った。音楽サンプル、コード、およびモデルは、https://github.com/facebookresearch/audiocraftで入手可能です。
Issue Date: 2023-06-16 Language-Guided Music Recommendation for Video via Prompt Analogies, Daniel McKee+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、音楽選曲のガイド付きで、入力ビデオに対して音楽を推薦する手法を提案する。音楽のテキスト説明が不足している問題に対して、大規模言語モデルから事前にトレーニングされた音楽タガーの出力と人間のテキスト説明を組み合わせたテキスト合成アプローチを提案し、トリモーダルモデルをトレーニングする。評価実験により、従来の手法と同等またはそれ以上の性能を発揮することが示された。
Issue Date: 2023-06-16 WizardCoder: Empowering Code Large Language Models with Evol-Instruct, Ziyang Luo+, N_A, arXiv23 SummaryCode LLMsにおいて、WizardCoderを導入することで、複雑な指示の微調整を可能にし、4つの主要なコード生成ベンチマークで他のオープンソースのCode LLMsを大幅に上回る優れた能力を示した。さらに、AnthropicのClaudeやGoogleのBardをも上回る性能を発揮し、コード、モデルの重み、およびデータはGitHubで公開されている。
Issue Date: 2023-06-16 STUDY: Socially Aware Temporally Casual Decoder Recommender Systems, Eltayeb Ahmed+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、膨大なデータ量に直面する中で、ソーシャルネットワーク情報を利用したレコメンドシステムの提案を行いました。提案手法であるSTUDYは、修正されたトランスフォーマーデコーダーネットワークを使用して、ソーシャルネットワークグラフ上で隣接するユーザーグループ全体に対して共同推論を行います。学校教育コンテンツの設定で、教室の構造を使用してソーシャルネットワークを定義し、提案手法をテストした結果、ソーシャルおよびシーケンシャルな方法を上回り、単一の均質ネットワークの設計の簡素さを維持しました。また、アブレーション研究を実施して、ユーザーの行動の類似性を効果的にモデル化するソーシャルネットワーク構造を活用することがモデルの成功に重要であることがわかりました。
Issue Date: 2023-06-16 GeneCIS: A Benchmark for General Conditional Image Similarity, Sagar Vaze+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、モデルがさまざまな類似性条件に動的に適応できる能力を測定するGeneCISベンチマークを提案し、既存の方法をスケーリングすることは有益ではないことを示唆しています。また、既存の画像キャプションデータセットから情報を自動的にマイニングすることに基づくシンプルでスケーラブルなソリューションを提案し、関連する画像検索ベンチマークのゼロショットパフォーマンスを向上させました。GeneCISのベースラインに比べて大幅な改善をもたらし、MIT-Statesでの最新の教師ありモデルを上回る性能を発揮しています。
Issue Date: 2023-06-16 WebGLM: Towards An Efficient Web-Enhanced Question Answering System with Human Preferences, Xiao Liu+, N_A, arXiv23 SummaryWebGLMは、GLMに基づくWeb拡張型質問応答システムであり、LLMによるリトリーバー、ブートストラップされたジェネレーター、および人間の嗜好に配慮したスコアラーを実現することで、実世界の展開に効率的であることを目的としています。WebGLMは、WebGPTよりも優れた性能を発揮し、Web拡張型QAシステムの評価基準を提案しています。コード、デモ、およびデータは\url{https://github.com/THUDM/WebGLM}にあります。
Issue Date: 2023-06-16 Augmenting Language Models with Long-Term Memory, Weizhi Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、長期記憶を持つ言語モデルを実現するための「LongMem」というフレームワークを提案し、メモリリトリーバーとリーダーを使用する新しいデカップルネットワークアーキテクチャを設計しました。LongMemは、長期過去の文脈を記憶し、言語モデリングに長期記憶を活用することができます。提案されたメモリリトリーバーモジュールは、メモリバンク内の無制限の長さの文脈を扱うことができ、様々なダウンストリームタスクに利益をもたらします。実験結果は、本手法が、長い文脈モデリングの難しいベンチマークであるChapterBreakにおいて、強力な長文脈モデルを上回り、LLMsに比べてメモリ拡張インコンテキスト学習において顕著な改善を達成することを示しています。
Issue Date: 2023-06-16 Benchmarking Neural Network Training Algorithms, George E. Dahl+, N_A, arXiv23 Summaryトレーニングアルゴリズムの改善によるモデルの高速化と正確性の向上は重要であるが、現在のコミュニティでは最先端のトレーニングアルゴリズムを決定することができない。本研究では、トレーニングアルゴリズムの経験的比較に直面する3つの基本的な課題を解決する新しいベンチマーク、AlgoPerf: Training Algorithmsベンチマークを導入することを主張する。このベンチマークには、競争力のあるタイム・トゥ・リザルト・ベンチマークが含まれており、最適化手法の比較に役立つ。最後に、ベースライン提出と他の最適化手法を評価し、将来のベンチマーク提出が超えることを試みるための仮の最先端を設定する。
Issue Date: 2023-06-16 Evaluating the Social Impact of Generative AI Systems in Systems and Society, Irene Solaiman+, N_A, arXiv23 Summary様々なモダリティにわたる生成型AIシステムの社会的影響を評価するための公式の標準が存在しないため、我々はそれらの影響を評価するための標準的なアプローチに向けて進んでいます。我々は、技術的な基盤システムで評価可能な社会的影響のカテゴリーと、人々や社会で評価可能な社会的影響のカテゴリーを定義し、それぞれにサブカテゴリーと害を軽減するための推奨事項を提供しています。また、AI研究コミュニティが既存の評価を提供できるように、評価リポジトリを作成しています。
Issue Date: 2023-06-16 PromptBench: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts, Kaijie Zhu+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの頑健性を測定するための頑健性ベンチマークであるPromptBenchを紹介する。PromptBenchは、多数の敵対的なテキスト攻撃を使用して、感情分析、自然言語推論、読解、機械翻訳、数学問題解決などの多様なタスクで使用されるプロンプトに対するLLMsの耐性を測定する。研究では、8つのタスクと13のデータセットで4,032の敵対的なプロンプトを生成し、合計567,084のテストサンプルを評価した。結果は、現代のLLMsが敵対的なプロンプトに対して脆弱であることを示しており、プロンプトの頑健性と移植性に関する包括的な分析を提供する。また、敵対的なプロンプトを生成するためのコード、プロンプト、および方法論を公開し、研究者や一般ユーザーの両方にとって有益である。
Issue Date: 2023-06-16 Modular Visual Question Answering via Code Generation, Sanjay Subramanian+, N_A, arXiv23 Summary視覚的な質問応答をモジュラーコード生成として定式化するフレームワークを提案し、追加のトレーニングを必要とせず、事前にトレーニングされた言語モデル、画像キャプションペアで事前にトレーニングされたビジュアルモデル、およびコンテキスト学習に使用される50のVQA例に依存しています。生成されたPythonプログラムは、算術および条件付き論理を使用して、ビジュアルモデルの出力を呼び出し、合成します。COVRデータセットで少なくとも3％、GQAデータセットで約2％の精度向上を実現しています。
Issue Date: 2023-06-16 PandaLM: An Automatic Evaluation Benchmark for LLM Instruction Tuning Optimization, Yidong Wang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の調整には、ハイパーパラメータの選択の複雑さと評価の難しさが残っています。そこで、PandaLMという判定用大規模言語モデルを導入し、複数のLLMsが与えられた場合に優れたモデルを区別するために訓練されます。PandaLMは、相対的な簡潔さ、明確さ、指示に従うこと、包括性、形式性などの重要な主観的要因に対処することができます。PandaLMは、APIベースの評価に依存しないため、潜在的なデータ漏洩を回避できます。PandaLMによって調整されたモデルは、デフォルトのAlpacaのハイパーパラメータでトレーニングされた対照モデルと比較して、有意な改善が実現されるため、LLMの評価がより公正かつコストが少なくなります。
Issue Date: 2023-06-16 Improving Open Language Models by Learning from Organic Interactions, Jing Xu+, N_A, arXiv23 SummaryBlenderBot 3xは、BlenderBot 3のアップデートであり、有機的な会話とフィードバックデータを使用してトレーニングされ、スキルと安全性の両方を向上させました。参加者の匿名化された相互作用データが公開され、有害な行動を回避する技術が研究されました。BlenderBot 3xは、BlenderBot 3よりも会話で好まれ、より安全な応答を生成することが示されています。改善の余地があるものの、継続的な技術の使用により、さらなる改善が可能だと考えられています。
Issue Date: 2023-06-16 Tracking Everything Everywhere All at Once, Qianqian Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、ビデオシーケンスから長距離の動きを推定するための新しい手法を提案する。従来の手法では、時間枠内での動作や遮蔽物の追跡が困難であり、グローバルな一貫性を維持することができなかった。提案手法では、OmniMotionという完全でグローバルに一貫した動き表現を使用し、遮蔽物を追跡し、カメラとオブジェクトの動きの任意の組み合わせをモデル化することができる。TAP-Vidベンチマークと実世界の映像での評価により、本手法が従来の最先端の手法を大幅に上回ることが示された。
Issue Date: 2023-06-16 INSTRUCTEVAL: Towards Holistic Evaluation of Instruction-Tuned Large Language Models, Yew Ken Chia+, N_A, arXiv23 Summary指示に調整された大規模言語モデルの包括的な評価スイートであるINSTRUCTEVALが提案された。この評価は、問題解決能力、文章能力、および人間の価値観に対する適合性に基づくモデルの厳密な評価を含む。指示データの品質がモデルのパフォーマンスを拡大する上で最も重要な要因であることが明らかになった。オープンソースのモデルは印象的な文章能力を示しているが、問題解決能力や適合性には改善の余地がある。INSTRUCTEVALは、指示に調整されたモデルの深い理解と能力の向上を促進することを目指している。
Issue Date: 2023-06-16 Increasing Diversity While Maintaining Accuracy: Text Data Generation with Large Language Models and Human Interventions, John Joon Young Chung+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsを使用した高品質なデータセットの作成において、多様性を増やす方法と正確性を維持する方法を検討し、人間の介入によるラベル置換が最も効果的であることが示された。一方、範囲外フィルタリングは効果的ではなかったため、今後の研究が必要である。
Issue Date: 2023-06-16 Youku-mPLUG: A 10 Million Large-scale Chinese Video-Language Dataset for Pre-training and Benchmarks, Haiyang Xu+, N_A, arXiv23 Summary中国のコミュニティにおいて、Vision-Language Pre-training（VLP）とマルチモーダル大規模言語モデル（LLM）の発展を促進するために、Youku-mPLUGという最大の公開中国語高品質ビデオ言語データセットをリリースしました。このデータセットは、大規模なプレトレーニングに使用でき、クロスモーダル検索、ビデオキャプション、ビデオカテゴリ分類の3つの人気のあるビデオ言語タスクをカバーする最大の人間注釈中国語ベンチマークを慎重に構築しました。Youku-mPLUGでプレトレーニングされたモデルは、ビデオカテゴリ分類で最大23.1％の改善を実現し、mPLUG-videoは、ビデオカテゴリ分類で80.5％のトップ1精度、ビデオキャプションで68.9のCIDErスコアで、これらのベンチマークで新しい最高の結果を達成しました。また、Youku-mPLUGでのプレトレーニングが、全体的および詳細な視覚的意味、シーンテキストの認識、およびオープンドメインの知識の活用能力を向上させることを示すゼロショットの指示理解実験も行われました。
Issue Date: 2023-06-16 M$^3$IT: A Large-Scale Dataset towards Multi-Modal Multilingual Instruction Tuning, Lei Li+, N_A, arXiv23 SummaryVLMの進歩は、高品質の指示データセットの不足により制限されている。そこで、M$^3$ITデータセットが紹介された。このデータセットは、40のデータセット、240万のインスタンス、400の手動で書かれたタスク指示を含み、ビジョンからテキスト構造に再フォーマットされている。M$^3$ITは、タスクカバレッジ、指示数、インスタンススケールの面で以前のデータセットを上回っている。また、このデータセットで訓練されたVLMモデルであるYing-VLMは、複雑な質問に答え、未知のビデオタスクに汎用的に対応し、中国語の未知の指示を理解する可能性を示している。
Issue Date: 2023-06-16 Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning, Zhan Ling+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）を使用して、Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングによる推論タスクを解決するために、自己検証を通じて推論プロセスの信頼性を確保するNatural Programを提案する。このアプローチにより、モデルは正確な推論ステップを生成し、各演繹的推論段階に統合された検証プロセスにより、生成された推論ステップの厳密性と信頼性を向上させることができる。コードはhttps://github.com/lz1oceani/verify_cotで公開される。
Issue Date: 2023-06-16 Natural Language Commanding via Program Synthesis, Apurva Gandhi+, N_A, arXiv23 SummarySemantic Interpreterは、Microsoft Officeなどの生産性ソフトウェアにおいて、LLMsとODSLを活用して、自然言語のユーザー発話をアプリケーションの機能に実行するAIシステムである。本論文では、Microsoft PowerPointの研究探索に焦点を当てて、Analysis-Retrievalプロンプト構築方法を用いたSemantic Interpreterの実装について議論している。
Issue Date: 2023-06-16 LLM-Blender: Ensembling Large Language Models with Pairwise Ranking and Generative Fusion, Dongfu Jiang+, N_A, arXiv23 SummaryLLM-Blenderは、複数の大規模言語モデルを組み合わせたアンサンブルフレームワークであり、PairRankerとGenFuserの2つのモジュールから構成されています。PairRankerは、専門的なペアワイズ比較方法を使用して候補の出力間の微妙な違いを区別し、GenFuserは、上位ランクの候補をマージして改善された出力を生成します。MixInstructというベンチマークデータセットを導入し、LLM-Blenderは、個々のLLMsやベースライン手法を大幅に上回り、大きなパフォーマンス差を確立しました。
Issue Date: 2023-05-22 Reprompting: Automated Chain-of-Thought Prompt Inference Through Gibbs Sampling, Weijia Xu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、Repromptingという反復サンプリングアルゴリズムを紹介し、Chain-of-Thought（CoT）レシピを探索することで、特定のタスクを解決する。Repromptingは、以前にサンプリングされた解決策を親プロンプトとして使用して、新しいレシピを反復的にサンプリングすることで、一貫して良い結果を出すCoTレシピを推論する。複数のステップ推論が必要な5つのBig-Bench Hardタスクにおいて、Repromptingはゼロショット、フューショット、および人間が書いたCoTベースラインよりも一貫して優れたパフォーマンスを発揮する。Repromptingは、より強力なモデルからより弱いモデルへの知識の転移を促進し、より弱いモデルの性能を大幅に向上させることもできる。全体的に、Repromptingは、人間が書いたCoTプロンプトを使用する従来の最先端手法よりも最大で+17ポイントの改善をもたらす。 Commentんー、IterCoTとかAutoPromptingとかと比較してないので、なんとも言えない…。サーベイ不足では。あとChatGPTを使うのはやめて頂きたい。 ...
Issue Date: 2023-05-22 Counterfactuals for Design: A Model-Agnostic Method For Design Recommendations, Lyle Regenwetter+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、デザイン問題におけるカウンターファクチュアル最適化のための新しい手法であるMCDを紹介する。MCDは、設計問題において重要な多目的クエリをサポートし、カウンターファクチュアル探索とサンプリングプロセスを分離することで効率を向上させ、目的関数のトレードオフの可視化を容易にすることで、既存のカウンターファクチュアル探索手法を改善している。MCDは、自転車設計の3つのケーススタディを行い、実世界の設計問題において有効であることを示している。全体的に、MCDは、実践者や設計自動化研究者が「もしも」の質問に答えを見つけるための貴重な推奨を提供する可能性がある。
Issue Date: 2023-05-22 QUEST: A Retrieval Dataset of Entity-Seeking Queries with Implicit Set Operations, Chaitanya Malaviya+, N_A, arXiv23 SummaryQUESTデータセットは、交差、和、差などの集合演算を暗黙的に指定するクエリを生成するために、選択的な情報ニーズを定式化することによって構築されました。このデータセットは、Wikipediaのドキュメントに対応するエンティティのセットにマップされ、クエリで言及される複数の制約を対応するドキュメントの証拠と一致させ、さまざまな集合演算を正しく実行することをモデルに求めます。クラウドワーカーによって言い換えられ、自然さと流暢さがさらに検証されたクエリは、いくつかの現代的な検索システムにとって苦戦することがわかりました。
Issue Date: 2023-05-21 Symbol tuning improves in-context learning in language models, Jerry Wei+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、自然言語ラベルをシンボルに置き換えて言語モデルを微調整する「symbol tuning」を提案し、未知のタスクや不明確なプロンプトに対して堅牢な性能を示すことを示した。また、symbol tuningによりアルゴリズム的推論タスクでのパフォーマンス向上が見られ、以前の意味的知識を上書きする能力が向上していることが示された。Flan-PaLMモデルを使用して実験が行われ、最大540Bパラメータまで利用された。
Issue Date: 2023-05-20 ONE-PEACE: Exploring One General Representation Model Toward Unlimited Modalities, Peng Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、ビジョン、音声、言語のモダリティをシームレスに整合させ、統合するためのスケーラブルな方法を探求し、4Bのパラメータを持つONE-PEACEという高度に拡張可能なモデルをリリースした。ONE-PEACEは、アダプタとFFNを追加することで新しいモダリティを簡単に拡張できるだけでなく、セルフアテンションレイヤを介してマルチモーダル融合も可能になる。ONE-PEACEは、広範な単一モーダルおよびマルチモーダルタスクで先導的な結果を達成しており、コードはGitHubで利用可能である。
Issue Date: 2023-05-20 Language Models Meet World Models: Embodied Experiences Enhance Language Models, Jiannan Xiang+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LMs）が物理的な環境での単純な推論や計画に苦労することを解決するため、LMsを世界モデルで微調整する新しいパラダイムを提案しています。具体的には、物理的な世界のシミュレータでエージェントを展開し、目的指向の計画とランダムな探索を通じて多様な具現化された経験を獲得することで、LMsを微調整して物理的な世界での推論や行動の多様な能力を教えます。また、重みの選択的な更新のための古典的な弾性重み結合（EWC）を導入し、トレーニング効率のための低ランクアダプタ（LoRA）と組み合わせています。徹底的な実験により、提案手法は18の下流タスクでベースLMsを平均64.28％改善することが示されました。 Comment ...
Issue Date: 2023-05-20 VisionLLM: Large Language Model is also an Open-Ended Decoder for Vision-Centric Tasks, Wenhai Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を用いたビジョン中心のタスクに対するフレームワークであるVisionLLMを提案し、言語指示を用いて柔軟に定義および管理できる言語タスクとビジョン中心のタスクを統一的に扱うことで、ビジョンと言語タスクの統合的な視点を提供する。提案手法は、異なるレベルのタスクカスタマイズを実現し、良好な結果を示すことができる。また、一般的なビジョンと言語モデルの新しいベースラインを設定できることが期待される。
Issue Date: 2023-05-20 Explaining black box text modules in natural language with language models, Chandan Singh+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）のブラックボックス性に対する解釈可能性の必要性を検討し、Summarize and Score（SASC）という方法を提案した。SASCは、テキストモジュールを入力として受け取り、自然言語の説明と信頼性スコアを返すことで、モジュールの選択性に関する説明を自動的に取得することができる。実験では、SASCが合成モジュールやBERTモデル内のモジュールを説明することができ、fMRIボクセルの応答の説明を生成することも示された。提案手法のコードはGithubで公開されている。 Commentモデルのinterpretabilityに関するMSの新たな研究 ...
Issue Date: 2023-05-20 mLongT5: A Multilingual and Efficient Text-To-Text Transformer for Longer Sequences, David Uthus+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、多言語で長い入力を処理するための効率的なテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマーの開発を行い、mLongT5というモデルを提案した。mT5の事前学習とUL2の事前学習タスクを活用し、多言語要約や質問応答などのタスクで評価した結果、既存の多言語モデルよりも性能が優れていることが示された。 Commentlib:https://huggingface.co/agemagician/mlong-t5-tglobal-xl16384 tokenを扱えるT5。102言語に対応 ...
Issue Date: 2023-05-15 MEGABYTE: Predicting Million-byte Sequences with Multiscale Transformers, Lili Yu+, N_A, arXiv23 Summaryオートレグレッシブトランスフォーマーは短いシーケンスに対して優れたモデルだが、長いシーケンスにはスケーリングが困難である。本研究では、Megabyteというマルチスケールデコーダーアーキテクチャを提案し、100万バイト以上のシーケンスのモデリングを可能にした。Megabyteは、パッチに分割し、ローカルサブモデルとグローバルモデルを使用することで、トレーニングと生成の両方でコストを削減しながらより良いパフォーマンスを発揮できる。徹底的な実験により、Megabyteにより、バイトレベルのモデルが長いコンテキストの言語モデリングで競争力を持ち、ImageNetで最先端の密度推定を達成し、生のファイルからオーディオをモデル化できることが示された。 Commentbyte列のsequenceからpatch embeddingを作成することで、tokenizer freeなtransformerを提案。byte列で表現されるデータならなんでも入力できる。つまり、理論上なんでも入力できる。 ...
Issue Date: 2023-05-12 Do LLMs Understand User Preferences? Evaluating LLMs On User Rating Prediction, Wang-Cheng Kang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsは新しいタスクに一般化する能力を持ち、少ないデータで包括的な世界知識を維持することができる。本研究では、CFとLLMsを比較し、ユーザー評価予測タスクでLLMsがファインチューニングを通じて同等またはより良いパフォーマンスを示すことがわかった。しかし、ゼロショットLLMsは従来の推薦モデルに遅れをとることが示された。 Commentはじまったなぁ、という感じ ...
Issue Date: 2023-05-11 Multi-Task End-to-End Training Improves Conversational Recommendation, Naveen Ram+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、対話型推薦タスクにおいて、マルチタスクエンドツーエンドトランスフォーマーモデルのパフォーマンスを分析する。従来の複雑なマルチコンポーネントアプローチに代わり、T5テキストトゥーテキストトランスフォーマーモデルに基づく統合トランスフォーマーモデルが、関連するアイテムの推薦と会話の対話生成の両方で競争力を持つことを示す。ReDIAL対話型映画推薦データセットでモデルをファインチューニングし、追加のトレーニングタスクをマルチタスク学習の設定で作成することで、各タスクが関連するプローブスコアの9％〜52％の増加につながることを示した。
Issue Date: 2023-05-09 Vcc: Scaling Transformers to 128K Tokens or More by Prioritizing Important Tokens, Zhanpeng Zeng+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、Transformerモデルの二次コストを削減するために、各層でサイズ$r$が$n$に独立した表現に入力を圧縮する方法を提案する。VIPトークン中心の圧縮（Vcc）スキームを使用し、VIPトークンの表現を近似するために入力シーケンスを選択的に圧縮する。提案されたアルゴリズムは、競合するベースラインと比較して効率的であり、多数のタスクにおいて競争力のあるまたはより優れたパフォーマンスを発揮する。また、アルゴリズムは128Kトークンにスケーリングでき、一貫して精度の向上を提供することが示された。
Issue Date: 2023-05-09 Language Models Dont Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting, Miles Turpin+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsによる推論において、chain-of-thought reasoning（CoT）と呼ばれる説明を生成することができるが、この説明がモデルの予測の真の理由を誤って表現することがあることがわかった。バイアスのある特徴をモデルの入力に追加することで、CoT説明が大きく影響を受けることが示された。この結果は、LLMsに対する信頼を高めるために、説明の忠実度を評価し、改善する必要があることを示唆している。
Issue Date: 2023-05-06 Cognitive Reframing of Negative Thoughts through Human-Language Model Interaction, Ashish Sharma+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、言語モデルを使用して人々が否定的な考えを再構築するのを支援する方法について、心理学の文献に基づいて研究を行います。7つの言語属性のフレームワークを定義し、自動化されたメトリックを開発して、再構築された考えを効果的に生成し、その言語属性を制御します。大規模なメンタルヘルスのウェブサイトでランダム化フィールド研究を実施し、高度に共感的または具体的な再構築を好むことを示しました。言語モデルを使用して人々が否定的な考えを克服するのを支援するための重要な示唆を提供します。
Issue Date: 2023-05-04 Pre-train and Search: Efficient Embedding Table Sharding with Pre-trained Neural Cost Models, Daochen Zha+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模な機械学習モデルを複数のデバイスに分散してシャーディングするための効率的な方法を提案しています。事前学習されたニューラルコストモデルを使用して、最適なシャーディングプランをオンラインで検索することで、従来手法を大幅に上回る性能を達成しました。NeuroShardは、表のシャーディングに適用され、最大23.8％の改善を達成しました。また、コードはオープンソース化されています。
Issue Date: 2023-05-04 Few-shot In-context Learning for Knowledge Base Question Answering, Tianle LI+, N_A, arXiv23 Summary知識ベース上の質問応答は困難であり、異なる知識ベースのスキーマアイテムの異質性が問題となる。KB-BINDERは、KBQAタスク上での少数のコンテキスト内学習を可能にするフレームワークであり、Codexのような大規模言語モデルを活用して、特定の質問のための論理形式を生成し、知識ベースに基づいてBM25スコアマッチングを用いて生成されたドラフトを実行可能なものに結びつける。実験結果は、KB-BINDERが異種KBQAデータセットで強力なパフォーマンスを発揮できることを示しており、将来の研究の重要なベースラインとして役立つことが期待される。
Issue Date: 2023-05-04 Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for Causality, Emre Kıcıman+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を用いた因果推論について議論し、LLMsが因果関係のタスクを実行するために必要な知識源や方法について説明している。LLMsは、因果グラフの生成や自然言語からの因果関係の特定など、人間に制限されていた能力を持っており、因果関係手法の広範な採用に貢献することが期待される。また、LLMsは因果関係の研究、実践、採用の新しいフロンティアを開拓する可能性がある。
Issue Date: 2023-05-04 Generalizing Dataset Distillation via Deep Generative Prior, George Cazenavette+, N_A, arXiv23 SummaryDataset Distillationは、少数の合成データポイントを使用して元のデータでトレーニングされたモデルに近似することを目的としています。しかし、既存の方法は新しいアーキテクチャに汎化することができず、高解像度のデータセットにスケールすることができません。そこで、事前にトレーニングされた深層生成モデルから学習された事前分布を使用して、蒸留されたデータを合成することを提案し、新しい最適化アルゴリズムを提案しています。この手法は、クロスアーキテクチャの汎化を大幅に改善することができます。 Commentプロジェクトページhttps://georgecazenavette.github.io/glad/ ...
Issue Date: 2023-05-04 Distill or Annotate? Cost-Efficient Fine-Tuning of Compact Models, Junmo Kang+, N_A, arXiv23 Summary大規模モデルを微調整することは効果的だが、推論コストが高く、炭素排出量が発生する。知識蒸留は推論コストを削減するための実用的な解決策であるが、蒸留プロセス自体には膨大な計算リソースが必要。固定予算を最も効率的に使用してコンパクトなモデルを構築する方法を調査。T5-XXL（11B）からT5-Small（60M）への蒸留は、より多くのデータを注釈付きで直接トレーニングするよりもほぼ常にコスト効率の高いオプションであることがわかった。最適な蒸留量は、予算シナリオによって異なる。
Issue Date: 2023-05-04 The Internal State of an LLM Knows When its Lying, Amos Azaria+, N_A, arXiv23 SummaryLLMは優れたパフォーマンスを発揮するが、不正確な情報を生成することがある本研究では、LLMの内部状態を使用して文の真実性を検出する方法を提案分類器はLLMの活性化値を入力として受け取り、真実か偽かを検出する実験結果は、提案手法がフューショット・プロンプティング・メソッドを上回り、LLMの信頼性を向上させる可能性があることを示している。
Issue Date: 2023-05-04 Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for Causality, Emre Kıcıman+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を用いた因果推論について議論し、LLMsが因果関係のタスクにおいて高い精度を示すことを示した。また、LLMsは人間に制限されていた能力を持っており、因果グラフの生成や自然言語からの因果関係の特定などが可能であることが示された。LLMsは、因果関係の研究、実践、および採用の新しいフロンティアを開拓することが期待される。
Issue Date: 2023-05-04 ArK: Augmented Reality with Knowledge Interactive Emergent Ability, Qiuyuan Huang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、混合現実やインタラクティブAIエージェントのシステムが未知の環境で高品質な2D/3Dシーンを生成することが課題であることを指摘し、一般的な基礎モデルから知識メモリを転送して、物理的または仮想世界でのシーン理解と生成のための新しいドメインやシナリオに対応する無限エージェントを開発した。このアプローチには、知識推論インタラクションを拡張現実と呼ばれる新しいメカニズムがあり、知識メモリを活用して未知の物理世界や仮想現実環境でシーンを生成する。このアプローチは、生成された2D/3Dシーンの品質を大幅に向上させ、メタバースやゲームシミュレーションなどの応用において有用であることが示された。 Commentプロジェクトページhttps://augmented-reality-knowledge.github.io ...
Issue Date: 2023-05-04 What Do Self-Supervised Vision Transformers Learn?, Namuk Park+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、対比学習（CL）とマスク画像モデリング（MIM）の比較的な研究を行い、自己教示学習されたVision Transformers（ViTs）がCLとMIMの両方の利点を活用することができることを示した。CLは長距離のグローバルなパターンを捉えることができ、ViTsは表現空間で画像を線形に分離することができるが、表現の多様性が低下し、スケーラビリティと密な予測パフォーマンスが悪化することがある。MIMは高周波情報を利用し、形状とテクスチャを表す。CLとMIMは互いに補完的であり、両方の方法の利点を活用することができる。コードはGitHubで利用可能。
Issue Date: 2023-05-04 GeneFace++: Generalized and Stable Real-Time Audio-Driven 3D Talking Face Generation, Zhenhui Ye+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、話す人物のポートレートを生成するためのNeRFベースの手法における課題を解決するために、GeneFace++を提案した。GeneFace++は、ピッチ輪郭を利用して口唇同期を実現し、局所線形埋め込み法を提案して頑健性の問題を回避し、高速なトレーニングとリアルタイム推論を実現するNeRFベースの動きからビデオへのレンダラーを設計することで、一般化された音声と口唇同期を持つ安定したリアルタイム話す顔生成を実現した。徹底的な実験により、提案手法が最先端のベースラインを上回ることが示された。ビデオサンプルはhttps://genefaceplusplus.github.ioで利用可能。 Commentプロジェクトページhttps://genefaceplusplus.github.io ...
Issue Date: 2023-05-04 Key-Locked Rank One Editing for Text-to-Image Personalization, Yoad Tewel+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、テキストから画像へのモデル（T2I）の個人化手法であるPerfusionを提案し、高い視覚的忠実度を維持しながら創造的な制御を許可すること、複数の個人化された概念を単一の画像に組み合わせること、小さなモデルサイズを維持することなど、複数の困難な課題を解決する。Perfusionは、基礎となるT2Iモデルに対して動的なランク1の更新を使用することで、過学習を回避し、新しい概念のクロスアテンションキーを上位カテゴリにロックする新しいメカニズムを導入することで、学習された概念の影響を制御し、複数の概念を組み合わせることができるゲート付きランク1アプローチを開発した。Perfusionは、現在の最先端のモデルよりも5桁小さいが、強力なベースラインを定量的および定性的に上回ることが示された。 Commentプロジェクトページhttps://research.nvidia.com/labs/par/Perfusion/ ...
Issue Date: 2023-05-04 Poisoning Language Models During Instruction Tuning, Alexander Wan+, N_A, arXiv23 SummaryInstruction-tuned LMs（ChatGPT、FLAN、InstructGPTなど）は、ユーザーが提出した例を含むデータセットでfinetuneされる。本研究では、敵対者が毒入りの例を提供することで、LMの予測を操作できることを示す。毒入りの例を構築するために、LMのbag-of-words近似を使用して入出力を最適化する。大きなLMほど毒入り攻撃に対して脆弱であり、データフィルタリングやモデル容量の削減に基づく防御は、テストの正確性を低下させながら、中程度の保護しか提供しない。
Issue Date: 2023-05-04 Loss Landscapes are All You Need: Neural Network Generalization Can Be Explained Without the Implicit Bias of Gradient Descent, ICLR23
Issue Date: 2023-05-04 Pick-a-Pic: An Open Dataset of User Preferences for Text-to-Image Generation, Yuval Kirstain+, N_A, arXiv23 Summaryテキストから画像へのユーザーの好みの大規模データセットが限られているため、Webアプリを作成してPick-a-Picデータセットを構築した。PickScoreというCLIPベースのスコアリング関数を訓練し、人間の好みを予測するタスクで超人的なパフォーマンスを発揮した。PickScoreは他の自動評価メトリックよりも人間のランキングとより良い相関があることが観察された。将来のテキストから画像への生成モデルの評価にはPickScoreを使用し、Pick-a-Picプロンプトを使用することを推奨する。PickScoreがランキングを通じて既存のテキストから画像へのモデルを強化する方法を示した。
Issue Date: 2023-05-04 Can LMs Learn New Entities from Descriptions? Challenges in Propagating Injected Knowledge, Yasumasa Onoe+, N_A, arXiv23 Summary事前学習された言語モデル（LMs）のターゲット更新について研究されてきたが、注入された事実に基づいて推論を行うLMsの能力を研究する。2つのクローズスタイルのタスクで研究し、知識の更新に対する既存の方法は注入された知識の伝播をほとんど示さないことがわかった。しかし、LMの文脈にエンティティの定義を先行させると、すべての設定でパフォーマンスが向上することがわかり、知識注入のためのパラメータ更新アプローチには大きな余地があることを示唆している。
Issue Date: 2023-05-04 Learning to Reason and Memorize with Self-Notes, Jack Lanchantin+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデルは、コンテキストメモリと多段階の推論に苦労するが、セルフノートを取ることでこれらの問題を解決できることが提案された。モデルは入力コンテキストから思考を逸脱し、情報を思い出し、推論を実行することができる。複数のタスクでの実験により、セルフノートを推論時に取ることで、より長く、より複雑なインスタンスに対しても成功裏に汎化できることが示された。
Issue Date: 2023-05-04 Multimodal Procedural Planning via Dual Text-Image Prompting, Yujie Lu+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、具現化エージェントがテキストや画像に基づく指示を受けてタスクを完了するための多様なモーダル手順計画（MPP）タスクを提案し、Text-Image Prompting（TIP）を使用して、大規模言語モデル（LLMs）を活用して、テキストと画像の相互作用を改善する方法を提案しています。WIKIPLANとRECIPEPLANのデータセットを収集し、MPPのテストベッドとして使用し、単一モーダルおよび多様なモーダルのベースラインに対する人間の嗜好と自動スコアが魅力的であることを示しました。提案手法のコードとデータは、https://github.com/YujieLu10/MPPにあります。
Issue Date: 2023-05-04 Can ChatGPT Pass An Introductory Level Functional Language Programming Course?, Chuqin Geng+, N_A, arXiv23 SummaryChatGPTは多様なタスクを解決する印象的な能力を持ち、コンピュータサイエンス教育に大きな影響を与えている。本研究では、ChatGPTが初級レベルの関数型言語プログラミングコースでどの程度の性能を発揮できるかを探求した。ChatGPTを学生として扱い、B-の成績を達成し、全体の314人の学生のうち155位のランクを示した。包括的な評価により、ChatGPTの影響について貴重な洞察を提供し、潜在的な利点を特定した。この研究は、ChatGPTの能力とコンピュータサイエンス教育への潜在的な影響を理解する上で重要な進展をもたらすと信じられる。
Issue Date: 2023-05-04 Making the Most of What You Have: Adapting Pre-trained Visual Language Models in the Low-data Regime, Chuhan Zhang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模なビジュアル言語モデルの事前学習と、少数の例からのタスク適応について調査し、自己ラベリングの重要性を示した。ImageNet、COCO、Localised Narratives、VQAv2などのビジュアル言語タスクで、提案されたタスク適応パイプラインを使用することで、大幅な利益を示した。
Issue Date: 2023-05-04 CodeGen2: Lessons for Training LLMs on Programming and Natural Languages, Erik Nijkamp+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）のトレーニングを効率的にするために、4つの要素を統合することを試みた。モデルアーキテクチャ、学習方法、インフィルサンプリング、データ分布を統合した。1B LLMsで実験を行い、成功と失敗を4つのレッスンにまとめた。CodeGen2モデルのトレーニング方法とトレーニングフレームワークをオープンソースで提供する。
Issue Date: 2023-05-04 GPTutor: a ChatGPT-powered programming tool for code explanation, Eason Chen+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、ChatGPT APIを使用したプログラミングツールであるGPTutorを提案し、Visual Studio Codeの拡張機能として実装した。GPTutorは、プログラミングコードの説明を提供することができ、初期評価により、最も簡潔で正確な説明を提供することが示された。さらに、学生や教師からのフィードバックにより、GPTutorは使いやすく、与えられたコードを満足する説明ができることが示された。将来の研究方向として、プロンプトプログラミングによるパフォーマンスと個人化の向上、および実際のユーザーを対象としたGPTutorの効果の評価が含まれる。 Commentpersonalisationもかけているらしいので気になる ...
Issue Date: 2023-05-04 Visual Chain of Thought: Bridging Logical Gaps with Multimodal Infillings, Daniel Rose+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデルを用いた論理的な推論には限界があり、視覚的な拡張が必要であるという問題がある。そこで、VCoTという新しい手法を提案し、視覚言語グラウンディングを用いた推論のchain of thought promptingを再帰的に利用して、順序データ内の論理的なギャップを埋めることができる。VCoTは、Visual StorytellingとWikiHow summarizationのデータセットに適用され、人間の評価を通じて、新しい一貫性のある合成データ拡張を提供し、下流のパフォーマンスを向上させることができることが示された。
Issue Date: 2023-05-04 Unlimiformer: Long-Range Transformers with Unlimited Length Input, Amanda Bertsch+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、Transformerベースのモデルに対して、すべてのレイヤーのアテンション計算を単一のk最近傍インデックスにオフロードすることで、入力長に事前に定義された境界をなくすことができるUnlimiformerを提案した。Unlimiformerは、長文書およびマルチドキュメント要約のベンチマークで有効性を示し、追加の学習済み重みを必要とせず、入力を無制限に拡張することができる。コードとモデルは、https://github.com/abertsch72/unlimiformerで公開されています。
Issue Date: 2023-05-04 Distilling Step-by-Step Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes, Cheng-Yu Hsieh+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）を小さなモデルに蒸留する新しいメカニズムを提案し、ファインチューニングや蒸留に必要なトレーニングデータを減らすことで、性能を向上させることができることを示した。また、小さなモデルでもLLMsを上回る性能を発揮することができ、利用可能なデータの80％のみを使用しても、LLMsを上回る性能を発揮することができることが実験によって示された。
Issue Date: 2023-05-01 Search-in-the-Chain: Towards the Accurate, Credible and Traceable Content Generation for Complex Knowledge-intensive Tasks, Shicheng Xu+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した多段階質問応答タスクにおいて、正確性、信頼性、追跡性を向上させるための新しいフレームワークであるSearch-in-the-Chain（SearChain）を提案しています。SearChainは、LLMと情報検索（IR）を深く統合したフレームワークであり、LLMが生成するコンテンツの正確性と信頼性を高めることができます。実験結果は、SearChainが4つの多段階質問応答データセットで関連するベースラインを上回ることを示しています。
Issue Date: 2023-05-01 PMC-LLaMA: Further Finetuning LLaMA on Medical Papers, Chaoyi Wu+, N_A, arXiv23 Summary本報告書では、PMC-LLaMAというオープンソース言語モデルを紹介し、医療領域での能力を向上させるためにファインチューニングされたことを述べています。PMC-LLaMAは、バイオメディカルドメイン固有の概念をよりよく理解し、PubMedQA、MedMCQA、USMLEを含む3つのバイオメディカルQAデータセットで高いパフォーマンスを発揮することが示されています。モデルとコード、オンラインデモは、公開されています。 CommentLLaMAを4.8Mのmedical paperでfinetuningし、医療ドメインの能力を向上。このモデルはPMC-LLaMAと呼ばれ、biomedicalQAタスクで、高い性能を達成した。GPT-4を利用した異なるモデル間の出力の比較も行なっている模様 ...
Issue Date: 2023-04-30 Multi-Party Chat: Conversational Agents in Group Settings with Humans and Models, Jimmy Wei+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、複数の話者が参加する会話を収集し、評価するために、マルチパーティの会話を構築する。LIGHT環境を使用して、各参加者が役割を演じるために割り当てられたキャラクターを持つグラウンデッドな会話を構築する。新しいデータセットで訓練されたモデルを、既存の二者間で訓練された対話モデル、およびfew-shot promptingを使用した大規模言語モデルと比較し、公開するMultiLIGHTという新しいデータセットが、グループ設定での大幅な改善に役立つことがわかった。
Issue Date: 2023-04-30 SemPPL: Predicting pseudo-labels for better contrastive representations, Matko Bošnjak+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、コンピュータビジョンにおける半教師あり学習の問題を解決するために、Semantic Positives via Pseudo-Labels (SemPPL)という新しい手法を提案している。この手法は、ラベル付きとラベルなしのデータを組み合わせて情報豊富な表現を学習することができ、ResNet-$50$を使用してImageNetの$1\%$および$10\%$のラベルでトレーニングする場合、競合する半教師あり学習手法を上回る最高性能を発揮することが示された。SemPPLは、強力な頑健性、分布外および転移性能を示すことができる。
Issue Date: 2023-04-30 Segment Anything in Medical Images, Jun Ma+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、自然画像セグメンテーションに革新的な手法であるSegment anything model (SAM)を医療画像に拡張するためのMedSAMを提案し、様々な医療ターゲットのセグメンテーションのための汎用ツールを作成することを目的としています。MedSAMは、大規模な医療画像データセットを用いて開発され、SAMを一般的な医療画像セグメンテーションに適応するためのシンプルなファインチューニング手法を開発しました。21の3Dセグメンテーションタスクと9の2Dセグメンテーションタスクに対する包括的な実験により、MedSAMは、平均Dice類似係数（DSC）がそれぞれ22.5％と17.6％で、デフォルトのSAMモデルを上回ることが示されました。コードとトレーニング済みモデルは、\url{https://github.com/bowang-lab/MedSAM}で公開されています。 CommentSAMの性能は医療画像に対しては限定的だったため、11の異なるモダリティに対して200kのマスクをした医療画像を用意しfinetuningしたMedSAMによって、医療画像のセグメンテーションの性能を大幅に向上。コードとモデルはpublicly available ...
Issue Date: 2023-04-28 We’re Afraid Language Models Aren’t Modeling Ambiguity, Liu+ （w_ Noah A. Smith）, University of Washington, arXiv23 CommentLLMが曖昧性をどれだけ認知できるかを評価した初めての研究。言語学者がアノテーションした1,645サンプルの様々な曖昧さを含んだベンチマークデータを利用。GPT4は32%正解した。またNLIデータでfinetuningしたモデルでは72.5%のmacroF1値を達成。応用先として、誤解を招く ...
Issue Date: 2024-07-11 Knowledge Neurons in Pretrained Transformers, Damai Dai+, N_A, ACL22 Summary大規模な事前学習言語モデルにおいて、事実知識の格納方法についての研究を行いました。具体的には、BERTのfill-in-the-blank cloze taskを用いて、関連する事実を表現するニューロンを特定しました。また、知識ニューロンの活性化と対応する事実の表現との正の相関を見つけました。さらに、ファインチューニングを行わずに、知識ニューロンを活用して特定の事実知識を編集しようと試みました。この研究は、事前学習されたTransformers内での知識の格納に関する示唆に富んでおり、コードはhttps://github.com/Hunter-DDM/knowledge-neuronsで利用可能です。 Comment#1108 ...
Issue Date: 2024-05-28 T5Score: Discriminative Fine-tuning of Generative Evaluation Metrics, Yiwei Qin+, N_A, arXiv22 Summary埋め込みベースのテキスト生成の評価には、教師付きの識別メトリクスと生成メトリクスの2つのパラダイムがあります。本研究では、教師付きと教師なしの信号を組み合わせたフレームワークを提案し、mT5をバックボーンとしてT5Scoreメトリクスを訓練しました。T5Scoreは他の既存のメトリクスと包括的な実証的比較を行い、セグメントレベルで最良のパフォーマンスを示しました。また、コードとモデルはGitHubで公開されています。
Issue Date: 2023-08-16 Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning, Niklas Muennighoff+, N_A, arXiv22 Summaryマルチタスクプロンプトフィネチューニング（MTF）は、大規模な言語モデルが新しいタスクに汎化するのに役立つことが示されています。この研究では、マルチリンガルBLOOMとmT5モデルを使用してMTFを実施し、英語のプロンプトを使用して英語および非英語のタスクにフィネチューニングすることで、タスクの汎化が可能であることを示しました。さらに、機械翻訳されたプロンプトを使用してマルチリンガルなタスクにフィネチューニングすることも調査し、モデルのゼロショットの汎化能力を示しました。また、46言語の教師ありデータセットのコンポジットであるxP3も紹介されています。
Issue Date: 2023-08-13 Self-Repetition in Abstractive Neural Summarizers, Nikita Salkar+, N_A, Assoc Comput Linguist Meet22 Summary私たちは、BART、T5、およびPegasusという3つのニューラルモデルの出力における自己繰り返しの分析を行いました。これらのモデルは、異なるデータセットでfine-tuningされています。回帰分析によると、これらのモデルは入力の出力要約間でコンテンツを繰り返す傾向が異なることがわかりました。また、抽象的なデータや定型的な言語を特徴とするデータでのfine-tuningでは、自己繰り返しの割合が高くなる傾向があります。定性的な分析では、システムがアーティファクトや定型フレーズを生成することがわかりました。これらの結果は、サマライザーのトレーニングデータを最適化するための手法の開発に役立つ可能性があります。
Issue Date: 2023-08-03 Explaining Patterns in Data with Language Models via Interpretable Autoprompting, Chandan Singh+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用してデータのパターンを説明する能力を探求しました。具体的には、事前学習済みのLLMを使用してデータを説明する自然言語の文字列を生成するアルゴリズムを導入しました。実験結果は、このアルゴリズムが正確なデータセットの説明を見つけ出すことができることを示しています。また、生成されるプロンプトは人間にも理解可能であり、実世界のデータセットやfMRIデータセットで有用な洞察を提供することができることも示されました。
Issue Date: 2023-07-23 Will Large-scale Generative Models Corrupt Future Datasets?, Ryuichiro Hataya+, N_A, arXiv22
Issue Date: 2023-07-03 Holistic Evaluation of Language Models, Percy Liang+, N_A, arXiv22 Summary言語モデルの透明性を向上させるために、Holistic Evaluation of Language Models（HELM）を提案する。HELMでは、潜在的なシナリオとメトリックを分類し、広範なサブセットを選択して評価する。さらに、複数のメトリックを使用し、主要なシナリオごとに評価を行う。30の主要な言語モデルを42のシナリオで評価し、HELM以前に比べて評価のカバレッジを改善した。HELMはコミュニティのためのベンチマークとして利用され、新しいシナリオ、メトリック、モデルが継続的に更新される。
Issue Date: 2023-07-03 Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models, Aarohi Srivastava+, N_A, arXiv22 Summary言語モデルの能力と制約を理解するために、BIG-benchという新しいベンチマークを導入しました。このベンチマークでは、現在の言語モデルの能力を超えるタスクに焦点を当てています。さまざまなトピックの204のタスクが含まれており、モデルのサイズや性能の比較も行いました。結果として、モデルの性能とキャリブレーションは向上していますが、絶対的な性能は低く、モデル間の性能も似ていることがわかりました。また、スパース性からの利益やタスクの特性についても調査しました。さらに、曖昧な文脈の設定では社会的な偏見が増加することも示されましたが、プロンプトの使用で改善できる可能性もあります。
Issue Date: 2023-05-15 Fine-Tuning can Distort Pretrained Features and Underperform Out-of-Distribution, Ananya Kumar+, N_A, arXiv22 Summary事前学習済みモデルをダウンストリームタスクに転移する際、ファインチューニングと線形プロービングの2つの方法があるが、本研究では、分布のシフトが大きい場合、ファインチューニングが線形プロービングよりも分布外で精度が低くなることを発見した。LP-FTという2段階戦略の線形プロービング後の全体のファインチューニングが、両方のデータセットでファインチューニングと線形プロービングを上回ることを示唆している。 CommentLLMをfinetuningする方法は大きく分けて1. output layerのみ2. より多くのレイヤー（LLM全体）の2種類がある。前者はin-distributionデータに強いが、out-of-distributionに弱い。後者は逆という互いが互いを補完し合う関係にあった。そ ...
Issue Date: 2023-05-11 Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples, Lisa P. Argyle+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、言語モデルが社会科学研究において特定の人間のサブポピュレーションの代理として研究される可能性があることを提案し、GPT-3言語モデルの「アルゴリズム的忠実度」を探求する。アルゴリズム的忠実度が十分である言語モデルは、人間や社会の理解を進めるための新しい強力なツールとなる可能性があると提案する。
Issue Date: 2023-05-04 Mass-Editing Memory in a Transformer, Kevin Meng+, N_A, arXiv22 Summary大規模言語モデルを更新することで、専門的な知識を追加できることが示されているしかし、これまでの研究は主に単一の関連付けの更新に限定されていた本研究では、MEMITという方法を開発し、多数のメモリを直接言語モデルに更新することができることを実験的に示したGPT-J（6B）およびGPT-NeoX（20B）に対して数千の関連付けまでスケーリングでき、これまでの研究を桁違いに上回ることを示したコードとデータはhttps://memit.baulab.infoにあります。
Issue Date: 2023-05-04 Challenging BIG-Bench Tasks and Whether Chain-of-Thought Can Solve Them, Mirac Suzgun+, N_A, arXiv22 SummaryBIG-Bench Hard (BBH) is a suite of 23 challenging tasks that current language models have not been able to surpass human performance on. This study focuses on applying chain-of-thought prompting to BBH tasks and found that PaLM and Codex were able to surpass human performance on 10 and 17 tasks, respectively. The study also found that CoT prompting is necessary for tasks that require multi-step reasoning and that CoT and model scale interact to enable new task performance on some BBH tasks.
Issue Date: 2023-05-04 Frustratingly Easy Label Projection for Cross-lingual Transfer, Yang Chen+, N_A, arXiv22 Summary多言語のトレーニングデータの翻訳は、クロスリンガル転移の改善に役立つスパンレベル注釈が必要なタスクでは、注釈付きスパンを翻訳されたテキストにマッピングするために追加のラベルプロジェクションステップが必要マーク-翻訳法を利用するアプローチが従来の注釈プロジェクションと比較してどのようになるかについての実証的な分析を行ったEasyProjectと呼ばれるマーク-翻訳法の最適化されたバージョンが多言語に簡単に適用でき、より複雑な単語アラインメントベースの方法を上回ることを示したすべてのコードとデータが公開される
Issue Date: 2023-04-30 Efficiently Scaling Transformer Inference, Reiner Pope+, N_A, arXiv22 Summary大規模Transformerベースのモデルの推論のエンジニアリングのトレードオフを理解するために、最適な多次元分割技術を選択するための単純な解析モデルを開発低レベルの最適化と組み合わせることで、500B+パラメータモデルのレイテンシーとモデルFLOPS利用率のトレードオフにおいて、FasterTransformerベンチマークスイートを上回る新しいParetoフロンティアを実現適切な分割により、マルチクエリアテンションの低いメモリ要件により、32倍の大きなコンテキスト長にスケーリング可能int8ウェイト量子化を使用した生成中の低バッチサイズレイテンシーは、トークンあたり29msであり、入力トークンの大バッチサイズ処理において76％のMFUを実現し、PaLM 540Bパラメータモデルにおいて2048トークンの長いコンテキスト長をサポートしている。 Comment特にMultiquery Attentionという技術がTransformerのinferenceのコスト削減に有効らしい ...
Issue Date: 2022-08-01 GRAM: Fast Fine-tuning of Pre-trained Language Models for Content-based Collaborative Filtering, Yang+, RiiiD, NAACL22 CommentRiiiDがNAACL'22に論文通してた ...
Issue Date: 2023-08-22 ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision, Wonjae Kim+, N_A, arXiv21 SummaryVLP（Vision-and-Language Pre-training）のアプローチは、ビジョンと言語のタスクでのパフォーマンスを向上させているが、現在の方法は効率性と表現力の面で問題がある。そこで、本研究では畳み込みフリーのビジョンと言語のトランスフォーマ（ViLT）モデルを提案する。ViLTは高速でありながら競争力のあるパフォーマンスを示し、コードと事前学習済みの重みはGitHubで利用可能である。
Issue Date: 2023-05-04 Sequence Parallelism: Long Sequence Training from System Perspective, Shenggui Li+, N_A, arXiv21 Summary本研究では、Transformerの自己注意機構がシーケンスの長さに対して二次のメモリ要件を持つ問題を解決するため、シーケンス並列処理というメモリ効率の高い並列処理方法を提案しました。このアプローチは、既存の並列処理と互換性があり、疎な注意機構を使用することで無限に長いシーケンスでTransformerをトレーニングできるようになります。実験結果は、シーケンス並列処理がバッチサイズとシーケンスの長さのスケーリングにおいて優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。また、疎な注意機構を使用することで、27倍以上長いシーケンスを処理できることがわかりました。
Issue Date: 2024-05-26 COMET: A Neural Framework for MT Evaluation, Ricardo Rei+, N_A, arXiv20 SummaryCOMETは、多言語機械翻訳評価モデルを訓練するためのニューラルフレームワークであり、人間の判断との新しい最先端の相関レベルを達成します。クロスリンガル事前学習言語モデリングの進展を活用し、高度に多言語対応かつ適応可能なMT評価モデルを実現します。WMT 2019 Metrics shared taskで新たな最先端のパフォーマンスを達成し、高性能システムに対する堅牢性を示しています。
Issue Date: 2023-07-24 Measuring Massive Multitask Language Understanding, Dan Hendrycks+, N_A, arXiv20 Summary私たちは、マルチタスクのテキストモデルの正確性を測定するための新しいテストを提案しています。このテストは57のタスクをカバーし、広範な世界知識と問題解決能力が必要です。現在のモデルはまだ専門家レベルの正確性に達しておらず、性能に偏りがあります。私たちのテストは、モデルの弱点を特定するために使用できます。
Issue Date: 2018-10-05 A Unified Model for Document-Based Question Answering Based on Human-Like Reading Strategy, Li+, AAAI18
Issue Date: 2023-12-13 Large Batch Training of Convolutional Networks, Yang You+, N_A, arXiv17 Summary大規模な畳み込みネットワークのトレーニングを高速化するために、新しいトレーニングアルゴリズムを提案しました。このアルゴリズムは、Layer-wise Adaptive Rate Scaling（LARS）を使用して、大きなバッチサイズでのトレーニングを行いながらモデルの精度を損なわずにトレーニングすることができます。具体的には、Alexnetを8Kのバッチサイズまでスケーリングし、Resnet-50を32Kのバッチサイズまでスケーリングしました。 CommentBatchSizeを大きくすると性能が落ちますよ、系の話（CNN） ...
Issue Date: 2023-05-05 Extended Recommendation Framework: Generating the Text of a User Review as a Personalized Summary, Mickaël Poussevin+, N_A, arXiv14 Summary評価に基づくレコメンダーシステムを拡張し、ユーザーが選択や推薦の理解に役立つ追加情報を提供することを提案。アイテムに関連する個人的なレビューの生成を新しいタスクとして考え、抽出型サマリーの形式を使用。評価とアイテムの2つの情報源が、評価の推定とサマリーの生成の両方に使用できることを示し、単一の情報源の使用に比べて各システムのパフォーマンスが向上することを示す。個人化極性分類器が評価とテキストの側面を統合する方法を示し、提案されたシステムは、評価、テキスト、極性の3つの個人化ヒントを提供する。2つのデータセットでこれら3つのコンポーネントを評価。 Comment#5 で既にあった ... #Article
Issue Date: 2024-12-28 Deep-seek-v3, deepseek-ai, 2024.12 #Article
Issue Date: 2023-12-11 A Review of Public Japanese Training Sets #Article
Issue Date: 2023-05-12 Sketching the Future （STF）: Applying Conditional Control Techniques to Text-to-Video Models #Article
Issue Date: 2023-05-04 Transformers Learn Shortcuts to Automata #Article
Issue Date: 2023-05-04 Towards Complex Reasoning: the Polaris of Large Language Models

## 各ラベルの量と関係性の可視化 β

各Issueに付与した主要ラベルの付与回数の合計値によってノードの大きさを決め、ラベル同士の共起関係からエッジを張り作成したグラフです！ なんか見辛いしよくわからない…笑 クリックしてドラッグで視点を移動できます。

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