ELAS：2:4アクティベーションスパース性による低ランク大規模言語モデルの効率的な事前学習
ELASは、2:4アクティベーションスパース性を活用し、LLMの事前学習効率を大幅に向上させる新しいフレーム…
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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LLM
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グラフニューラルネットワークを用いた階層認識型知識グラフ埋め込み：酵母表現型予測への応用
グラフニューラルネットワーク（GNN）とセマンティックロスを組み合わせ、階層構造を考慮した知識グラフ埋…
個別プロンプトと標的型保護：スマートコントラクトの脆弱性特化型LLM分析
LLMを活用し、スマートコントラクトの多様な脆弱性を高精度で自動検出するフレームワークが開発されました…
SERE：イベント因果関係識別のためのLLMを強化する構造的例示検索
LLMのイベント因果関係識別における過剰予測（因果関係の幻覚）を抑制し、精度を向上させる新しいフレーム…
SAM-NER: ゼロショット固有表現認識のための意味的原型仲介
SAM-NERは、未知のドメインやスキーマで機能するゼロショット固有表現認識（ZS-NER）の新しいフレームワー…
ベイズ不確実性定量化における結合事後分布と予測分布のための償却変分推論
ベイズ予測推論において、パラメータの不確実性を効率的に伝播させる新しい変分ベイズフレームワークが提…
LoRAファインチューニングにおけるランク閾値の再考
LoRAファインチューニングにおいて、モデルの性能を維持しつつ必要なランクを大幅に削減できる条件が発見…
MCJudgeBench: 複数制約指示追従における制約レベルの評価ベンチマーク
LLMが複数の制約を含む指示にどれだけ正確に従えるかを評価する新しいベンチマーク「MCJudgeBench」が発表…
Deco：二重エンボディメントフレームワークで物理オブジェクトを遍在するAIコンパニオンへ拡張
物理的な愛着のあるオブジェクトにAIコンパニオンの機能を持たせる「Deco」というシステムが開発されまし…
LLMのように操縦する：プロンプトを模倣する活性化ステアリング
LLMの活性化ステアリングが、プロンプトベースの手法に匹敵する性能を達成する新フレームワークが提案され…
反例ゲーム：言語モデルにおける反復的な概念分析と修正
言語モデルが哲学的概念の定義を反例を用いて反復的に分析・修正する能力を研究しました。
臨床LLMにおける安全性と精度は異なるスケーリング法則に従う
臨床LLMの安全性と精度が、モデル規模の拡大とは異なる法則で変化することが判明しました。