言語・LLM 【SWE-Gym】ソフトウェア開発のシミュレーション学習環境! ソフトウェアエンジニアリングタスクをシミュレーションする学習環境「SWE-Gym」を提案。Transformerを使用し高精度のコード修正を実現。オープンソースで公開され、研究者や開発者が利用可能に! 2025.01.06 言語・LLM論文解説
マルチモーダル 医療画像解析マルチモーダルLLMとデータセットMed-MAT 医療画像解析に役立つマルチモーダルLLMの活用が進展中。大規模ラベル付きデータセット「Med-MAT」を構築し、プロンプトエンジニアリングとTransformerモデルで精度向上を実現。医療現場でのAI活用がさらに広がる可能性。 2025.01.05 マルチモーダル論文解説
マルチモーダル 【UniAR】人間の視線の動きや興味を理解するマルチモーダルモデル – Googleの研究 この論文では、人間の視覚的な注意や好みを予測する統合モデル「UniAR」を提案しています。従来は個別のモデルで対応していた「視線の動き」「重要な部分の予測」「審美性の評価」などを1つのモデルで実現し、様々な種類の画像(自然画像、Webページ... 2024.11.13 マルチモーダル画像論文解説
言語・LLM LLMは痛みや快楽の強度に応じて行動を変える?Googleの研究より この論文では、LLMが快感と苦痛の状態を理解し、それらを基に意思決定できるかを検証しています。実験では、ポイント獲得と苦痛・快感のトレードオフを評価し、一部のLLMが人間のような合理的な判断を示すことが分かりました。 2024.11.08 言語・LLM論文解説
動画 【AdaCache】動画の内容に応じて必要な計算量を自動調整する生成モデル 動画生成AIの処理速度を向上させる新手法「AdaCache」を提案。動画の内容に応じて必要な計算量を動的に調整し、キャッシュを活用することで、画質を維持したまま最大4.7倍の高速化を実現しました。 2024.11.07 動画論文解説
マルチモーダル 【SuperClass】CLIPを改良しテキストを直接ラベル化!16000バッチサイズを実現 画像とテキストの学習において、従来のCLIPのような対照学習ではなく、テキストを直接分類ラベルとして扱う「SuperClass」という手法を提案。大規模なバッチサイズや複雑なテキスト処理が不要になり、より効率的な学習が可能になりました。ImageNetなどの様々なタスクでCLIPと同等以上の性能を達成しています。 2024.11.07 マルチモーダル画像論文解説
動画 【Movie Gen】30Bパラメータと時空間圧縮を組み合わせた1080pHD動画生成モデル MetaのMovie Genは、テキストから高品質な1080p HDビデオを生成できる画期的なAIモデルです。30Bパラメータの大規模モデルを採用し、最長16秒のビデオ生成が可能です。特筆すべきは、映像生成だけでなく、音声生成や動画編集、人... 2024.11.06 動画論文解説
ニュース OpenAI、LLMアプリ応答時間を最大50%短縮する7つの原則を公開! OpenAIがLLMアプリの応答速度改善に向けた7つの最適化原則を公開。トークン数50%削減で応答時間半減の可能性を実証。ストリーミング出力や進捗可視化によるUX改善手法を提案 2024.11.05 ニュース技術
言語・LLM 本当に重要な情報に注意を向けてパラメータ数を35%削減した「Differential Transformer」 この論文では、従来のTransformerが不要な文脈に過剰に注意を向けてしまう問題を解決する「Differential Transformer」を提案しています。2つの異なる注意マップの差分を取ることでノイズを相殺し、重要な情報により注意... 2024.11.04 言語・LLM論文解説
オープンソース 【CORAL】会話における複数回のやり取りデータを含むRAGのベンチマーク この論文では、多数の会話を含む新しいベンチマーク「CORAL」を提案し、RAGシステムの性能を評価しています。Wikipediaの階層構造を活用して自動的に会話データを生成し、複数ターンの対話における検索・生成・引用の精度を測定できるようになりました。 2024.11.04 オープンソースデータセット言語・LLM論文解説