POETS: 計算効率の良いポリシーアンサンブルによる不確実性考慮型LLM最適化
POETSは、計算効率の高いポリシーアンサンブルを用いて、不確実性を考慮したLLM最適化フレームワークです。
研究
2725件
言語モデルの「推論」における不確実性の追跡
言語モデルの推論過程で生成される中間トークン列の不確実性を分析し、正解予測に活用する研究が発表され…
APEX：画像品質評価のための仮定不要な射影ベース埋め込み検査指標
画像生成モデルの品質評価において、従来の指標の課題を解決する新しい評価フレームワーク「APEX」が発表…
効率的な関数補間器としてのニューラルオペレーター
ニューラルオペレーター（NOs）が、多層パーセプトロンやKolmogorov-Arnoldネットワークよりも少ないパラ…
特権情報を用いた基盤モデルの学習加速と性能向上：PIQLフレームワーク
特権情報（PI）を統合することで、表形式基盤モデル（TFM）の学習を加速し、汎化性能を向上させるPIQLフレ…
Prune-OPD：長期的推論のための効率的で信頼性の高いオンポリシー蒸留
AIモデルの長期的推論における学習効率と信頼性を向上させる「Prune-OPD」という新しいフレームワークが発…
信頼度を超えて：LLMの性能予測における自己評価の再考
LLMが自己評価する際に、従来の「信頼度」だけでなく、多次元的な評価指標が性能予測に有効であることが示…
CADTestsによるテキストからCADへの評価
テキストプロンプトからCADモデルを生成する技術の評価に特化した新しいベンチマーク「CADTestBench」が発…
GazeVLM：マルチモーダル推論のための内部アテンション制御によるアクティブビジョン
GazeVLMは、人間のようなアクティブビジョンを模倣し、内部アテンション制御で視覚情報を処理する新しいマ…
分割統治：オブジェクト共起がOOD検出における単純性バイアスを軽減
画像内のオブジェクト共起パターンを活用し、未知のデータ（OOD）をより正確に検出する新しいAIフレームワ…
CyBiasBench：サイバー攻撃シナリオにおけるLLMエージェントのバイアスを評価
LLMエージェントがサイバー攻撃において特定の手法に偏る「攻撃選択バイアス」が発見されました。
近似不要な微分可能斜め決定木
近似なしで勾配ベースの学習が可能な、微分可能な斜め決定木「DTSemNet」が開発されました。