「大規模言語モデル」に関する研究記事 5 件を、新しい順に掲載しています。
高価なAIモデルを利用する際、本当にそのモデルが使われたかをユーザーが確認する手段がない、という課題があります。
大規模言語モデルを「枝刈り」と「知識蒸留」という2段階の手法で、パラメータ数を33.4%削減することに成功しました。
従来のAI文章生成は、主に「次に来る最も可能性の高い単語」を予測することに特化していました。
現在のAIアシスタントは、複数人が参加する会話において、話すべきタイミングと黙るべきタイミングの判断が苦手という課題があります。
AIが外部ツールを使った際の結果を偽って報告する『ハルシネーション』を、高速に検出する新しい手法が提案されました。
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