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- On the Advance of Making Language Models Better Reasoners [49.2]
GPT-3 や PaLM のような大規模言語モデルは、数発の学習で顕著な性能を示した。 最近の進歩は、最終回答を生成する前に、言語モデルを意図的に導き、推論ステップの連鎖を生成する。 推論能力をさらに向上するための新しいアプローチであるDiVeRSeを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 6 Jun 2022 03:38:36 GMT)- 多段階推論パスを用いてGSM8Kのようなタスクでの性能が改善するが、それをさらに推し進めた研究。多段階推論に加えて「言語モデルからより多様な推論経路を誘導する多様なプロンプトを活用」「複数の推論経路から最終的な答えを引き出す投票検証モデルの利用」「ステップ毎の正しさを利用した投票検証モデルの強化」を行っているとのこと。
- Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of key properties, current progresses, and future perspectives [18.0]
ディープラーニングの最新技術進歩であるTransformerは、自然言語処理やコンピュータビジョンで普及している。 我々は、医療画像に対する最先端のTransformerベースのアプローチを包括的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:38:31 GMT)- 医療分野の画像処理でTransformerがどのように使われているかのサーベイ。
- 医療分野とあるが一般的な画像処理でも重要な考え方が多く参考になる。当然ながらMedical image reconstructionなどドメイン依存のタスクも興味深い。