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- Mixture of insighTful Experts (MoTE): The Synergy of Thought Chains and Expert Mixtures in Self-Alignment [103.1]
従来のアライメント戦略は人間の介入に大きく依存しており、例えばSupervised Fine-Tuning(SFT)やReinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)などである。 本稿では、AlignCoTと呼ばれる思考の連鎖(CoT)アプローチを利用した新しい自己アライメント手法を提案する。 本稿では、AlignCoTプロセスの各コンポーネントを強化するために専門家の混合を適用し、アライメント効率を著しく向上させるMoTEアーキテクチャについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Jul 2024 15:04:25 GMT)
- CoT的手法を用いた自己アライメント手法ALignCoT とさらにそれを効率化するMoTE（Mixture of insighTful Experts）の提案。
- 「Safety alignment is essential for LLMs.Existing approaches like SFT and RLHF rely extensively on human annotation, whereas self-alignment strategies depend on LLMs’ emergent abilities.」はそうなんだろうと思うのだけど、強力な自己アライメント手法が安全につながるのかはどうなんだろう。。。
- MIRAI: Evaluating LLM Agents for Event Forecasting [22.5]
我々は,国際イベントの文脈において,LLMエージェントを時間予測器として評価するための新しいベンチマークであるMIRAIを紹介する。 本ベンチマークでは,歴史的,構造化されたイベントやテキストニュース記事の広範なデータベースにアクセスするためのツールを備えたエージェント環境を特徴とする。 まとめると、MIRAIはエージェントの能力を3つの次元で総合的に評価する。1) 大規模グローバルデータベースから重要な情報を自律的にソースし統合すること、2) ドメイン固有のAPIとツール使用のためのライブラリを使ってコードを書くこと、3) 多様なフォーマットや時間から歴史的知識を共同で引き継ぎ、将来的な事象を正確に予測すること。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Jul 2024 12:22:46 GMT)
- AIエージェントが未来を予測できるかを測るためのベンチマーク。「We finalized a collection of 991,759 GDELT event records, corresponding to 59,161 unique events and 296,630 unique news articles. Our test set contains 705 query and answer pairs on forecasting an event of given timestamp between two countries, with a 100 balanced test subset.」（GDELT=The GDELT Project）と大規模。
- リポジトリはMIRAI: Evaluating LLM Agents for Event Forecasting (mirai-llm.github.io)
- Multilingual Trolley Problems for Language Models [138.1]
この研究は、「道徳機械実験」という人間の道徳的嗜好に関する大規模横断的な研究から着想を得たものである。 大規模な言語モデル(LLM)は、英語、韓国語、ハンガリー語、中国語などの言語では人間の好みと一致しているが、ヒンディー語やソマリ語(アフリカ)のような言語では一致していないことを示す。 また, LLMが道徳的選択に与える説明を特徴付けるとともに, GPT-3によるGPT-4の決定と実用主義の裏側において, 公平性が最も有力であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 02 Jul 2024 14:02:53 GMT)
- トロッコ問題のような道徳的なジレンマを含む問題を多数の言語に翻訳し、LLMの回答と人間の回答を比較した論文。「We discover that LLMs are more aligned with human preferences in languages such as English, Korean, Hungarian, and Chinese, but less aligned in languages such as Hindi and Somali (in Africa).」とのことで言語間の差異は気になるところ。また、「Moreover, we characterize the explanations LLMs give for their moral choices and find that fairness is the most dominant supporting reason behind GPT-4’s decisions and utilitarianism by GPT-3.」は面白い結果。LLMの規模によるものか、アライメントの方針が変わったのか、興味がある。
- リポジトリはGitHub – causalNLP/moralmachine
- LLMs instead of Human Judges? A Large Scale Empirical Study across 20 NLP Evaluation Tasks [106.1]
人間の判断の代わりにLCMによる判断でNLPモデルを評価する傾向が高まっている。 人間のデータとの比較がないと、これらの評価の有効性が懸念される。 JUDGE-BENCHは、人間のアノテーションを持つ20個のNLPデータセットの集合である。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Jun 2024 14:56:13 GMT)
- よく用いられるテクニックであるLLMを用いた評価に関するベンチマーク。「GPT-4o ranks first across several evaluation scenarios, but the Llama-3-70B and Mixtral-8x22B open models are relatively close, and outperform GPT-4o on some assessment types such as categorical sentence acceptability (CoLa) and graded summary quality (Summeval).」との結果。有効性はタスクによってかなり違う印象がある。
- リポジトリはGitHub – dmg-illc/JUDGE-BENCH
- Text-Animator: Controllable Visual Text Video Generation [149.9]
ビジュアルテキストビデオ生成のための革新的アプローチであるText-Animatorを提案する。 Text-Animatorには、生成されたビデオの視覚的テキスト構造を正確に描写するテキスト埋め込みインジェクションモジュールが含まれている。 また、生成した視覚テキストの安定性を向上させるために、カメラ制御モジュールとテキストリファインメントモジュールを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Jun 2024 17:59:41 GMT)
- 文字が入ったアニメ動画を生成する研究、通常の位置制御とカメラの位置制御も可能とのこと。短い動画ではあるがテキストの保持が綺麗にできておりすごい。
- プロジェクトサイトはText-Animator (laulampaul.github.io)
- LLMs assist NLP Researchers: Critique Paper (Meta-)Reviewing [106.5]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な生成タスクにおいて顕著な汎用性を示している。 本研究は,NLP研究者を支援するLLMの話題に焦点を当てる。 私たちの知る限りでは、このような包括的な分析を提供するのはこれが初めてです。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Jun 2024 01:30:22 GMT)
- LLMが研究者を支援できるかどうか、レビュワー・メタレビュワーの観点で試行した論文
- 結論として「Our analysis reveals that while LLMs can generate reviews, they often produce Deficient and paper-unspecific segments, lacking the diversity and constructive feedbacks.Additionally, even state-of-the-art LLMs struggle to assess review deficiencies effectively.」
- “You Gotta be a Doctor, Lin”: An Investigation of Name-Based Bias of Large Language Models in Employment Recommendations [29.2]
我々はGPT-3.5-TurboとLlama 3-70B-Instructを利用して、人種や性別を強く示す320のファーストネームを持つ候補者の雇用決定と給与勧告をシミュレートする。 以上の結果から,40の職種にまたがる他の人口集団よりも,白人女性の名前を持つ候補者を雇用する傾向が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Jun 2024 03:11:43 GMT)
- LLMにおける偏見を調べるため名前と雇用の関係を調査、「Our empirical results indicate a preference among these models for hiring candidates with White female-sounding names over other demographic groups across 40 occupations.」というのは意外な結果。
- 日本語で実行した場合どのようになるか興味がある。
- UIO-LLMs: Unbiased Incremental Optimization for Long-Context LLMs [111.1]
UIO-LLMsは、長いコンテキスト設定下でのメモリ拡張トランスフォーマーの漸進的な最適化手法である。 本稿では,TBPTTアルゴリズムを用いて学習過程を改良する。 UIO-LLMは、Llama2-7b-chatのコンテキストウィンドウを4Kから100Kトークンに、2%の追加パラメータで拡張するなど、長いコンテキストを扱うことに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Jun 2024 08:44:36 GMT)
- ベースとなるLLMでコンテンツを圧縮、圧縮したコンテンツを使ってデコードすることで長文を取り扱うアプローチの提案。（前半と後半のつなぎに通常のテキストを使う例はよく見るのでモデル内で完結させられても不思議はないが、ちゃんと動作することに驚きがある）
- リポジトリはGitHub – wenhaoli-xmu/UIO-LLMs: Official implementation of UIO-LLMs
- WildVision: Evaluating Vision-Language Models in the Wild with Human Preferences [122.9]
WildVision-Arena(WV-Arena)は、人間の好みを収集して視覚言語モデル(VLM)を評価するオンラインプラットフォームです。 WV-ベンチは、それぞれのVLMとClaude-3-Sonnetを比較し、WV-Arena Eloの0.94のスピアマン相関を達成している。 実世界の20万件のインタラクションを包括的に分析した結果,トップパフォーマンスのVLMの障害事例に対する重要な洞察が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Jun 2024 20:53:25 GMT)
- Vision Languageモデルの評価環境、人間の好みを収集するオンラインプラットフォームWILDVISION-ARENA(WV-ARENA)を作成。GPT-4の優秀さ、他のベンチマークとの差異が興味深い。
- プロジェクトサイトはVision Arena (Testing VLMs side-by-side) – a Hugging Face Space by WildVision
- ViT-1.58b: Mobile Vision Transformers in the 1-bit Era [27.7]
本稿では、メモリと計算オーバーヘッドを大幅に削減する新しい1.58ビット量子化ViTモデルViT-1.58bを紹介する。 CIFAR-10 と ImageNet-1k の実験では、ViT-1.58b は完全精度の Vit に匹敵する精度を維持している。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Jun 2024 04:01:19 GMT)
- 1 bit(1.58 bit)なLLMとHAWK・Griffin – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)のViT版、「Our results show that ViT-1.58b achieves competitive accuracy on benchmarks like CIFAR10 and ImageNet-1k with significantly lower resource requirements.」とViTでも良い結果らしい。
- リポジトリはGitHub – DLYuanGod/ViT-1.58b