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教師と生徒のカリキュラム学習
OpenAIが、教師モデルが生成したカリキュラムで生徒モデルを効率的に訓練する手法を発表しました。
LLM
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協力、競争、コミュニケーションの学習
OpenAIがAGIへの道としてマルチエージェント環境での学習の重要性を強調しました。
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階層的強化学習のための確率的ニューラルネットワーク
OpenAIが階層的強化学習に確率的ニューラルネットワークを導入しました。
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教師なし感情ニューロン
OpenAIが教師なし学習でテキストの感情を高い精度で表現するシステムを開発しました。
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コミュニケーションを学習する
AIエージェントが独自の言語を開発するOpenAIの新しい研究が発表されました。
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マルチエージェント集団における根拠のある構成的言語の出現
複数のAIエージェントが協力してタスクをこなす中で、独自の言語が自然発生しました。
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デコーダーベース生成モデルの定量的分析について
OpenAIがデコーダーベースの生成モデルの定量的分析に関する研究を発表しました。
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敵対的生成ネットワーク、逆強化学習、エネルギーベースモデルの関連性
GAN、逆強化学習、エネルギーベースモデルが本質的に繋がっていることが示されました。
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ニューラルGPUの拡張と限界
OpenAIがニューラルGPUの能力と限界について研究結果を発表しました。
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生成モデル
OpenAIが生成モデルに関する4つのプロジェクトを紹介しました。
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半教師ありテキスト分類のための敵対的学習手法
OpenAIが半教師ありテキスト分類に敵対的学習を適用する新しい手法を発表しました。