# 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 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 47 mins

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#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 #Pocket#NLP#LanguageModel#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 ... #ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel
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
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#NLP#LanguageModel#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
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。 #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 ... #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 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#LanguageModel#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
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。 #ComputerVision#Pocket#NLP#GenerativeAI#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 ... #Survey#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。 ... #RecommenderSystems#Pocket#LanguageModel
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 ... #Analysis#NLP#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。 ... #Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#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 ... #ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel#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#Prompting#AutomaticPromptEngineering
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…？ ... #MachineLearning#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 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
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
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。 #MachineLearning#Pocket#NLP#AutoML
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。 #Tools#Pocket#NLP#LanguageModel
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。 ... #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#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 ... #Tutorial#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 ... #ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel#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#NLP#Dataset#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。 ... #NLP#LanguageModel#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？？？ ... #MachineLearning#LanguageModel#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 ... #RecommenderSystems#CollaborativeFiltering#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 ... #MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#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
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。 #Efficiency/SpeedUp#MachineLearning#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。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#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#MachineLearning#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#MachineLearning#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。 #DocumentSummarization#NeuralNetwork#NaturalLanguageGeneration#Pocket#NLP
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。 #TimeSeriesDataProcessing#MachineLearning#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 ...
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