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- A Survey on AI Sustainability: Emerging Trends on Learning Algorithms and Research Challenges [35.3]
我々は、AIの持続可能性問題に対処できる機械学習アプローチの大きなトレンドについてレビューする。 我々は、既存の研究の大きな限界を強調し、次世代の持続可能なAI技術を開発するための潜在的研究課題と方向性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 8 May 2022 09:38:35 GMT)- 環境を軸とした持続可能性（Computitaion-Efficient, Data-Efficient）、社会を軸とした持続可能性（Responsible, Rationalizable & Resilient）という2つの側面からAIの持続可能性を整理したサーベイ。興味深い整理軸。
- Few-shot Mining of Naturally Occurring Inputs and Outputs [83.4]
我々は,100個の小さなSeedセットを用いて訓練した教師付き鉱業関数を用いて,大規模コーパスからの入力出力例をマイニングした。 モデル生成データ拡張とは違って,本手法では,複数のタスクを対象としたシードセットのスタイルを模倣するために,自然に発生する高品質な入力出力ペアをマイニングする。 SQuAD型読解では, 採取したデータでシードセットを増強すると, シードセットのみを微調整したBART-largeベースラインよりも13F1の精度が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 9 May 2022 05:40:52 GMT)- 最初に小規模データを準備、その知識を用いて大規模コーパスから学習データを構築しようという報告。XSumとSQuADで有効性を確認とのこと。