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AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(2/2)

1.AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(2/2)まとめ ・少量のコンピューティングで達成された顕著な進歩の測定に力を注ぐことが重要 ・今後も効率的な最新技術を引き続き追跡し、視覚と翻訳タスク以外も追加して行く予定 ・未...
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AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(1/2)

1.AIのアルゴリズムの効率性は16か月毎に2倍に上昇(1/2)まとめ ・アルゴリズムの改良でImageNet分類タスクに必要な計算量が16か月ごとに2分の1に減少 ・7年前のAlexNetと同等のパフォーマンスを実現するために必要な計...
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人間による評価を使って要約を学ぶ(3/4)

1.人間による評価を使って要約を学ぶ(3/4)まとめ ・初期要約モデル、人間が要約品質を定量化、報酬モデル、RLによる微調整の4ステップで実現 ・要約品質の定量化はラベル付け作業者に高い報酬と緊密な連携を取る事で実現した ・報酬モデル...
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人間による評価を使って要約を学ぶ(2/4)

1.人間による評価を使って要約を学ぶ(2/4)まとめ ・人間によるフィードバックを使った微調整は他の手法と比較して品質に大きな影響を与えた ・Redditの投稿と非常に異なったスタイルで書かれたニュースデータセットにも対応できた ・要...
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人間による評価を使って要約を学ぶ(1/4)

1.人間による評価を使って要約を学ぶ(1/4)まとめ ・人間による評価を強化学習に取り込んで優れた要約文を書き上げる言語モデルを開発 ・人間による評価モデルは巨大な教師ありモデルや人間が作成した要約よりも優れていた ・本研究は長期的に...
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