コンテンツへスキップ
- A Survey on Generative Diffusion Model [75.5]
拡散モデルには、遅い生成過程の自然な欠点があり、多くの強化された研究につながっている。 本稿では,学習スケジュール,トレーニング不要サンプリング,混合モデリング,スコア・アンド・拡散統一といった,拡散モデルを高速化する高度な手法を提案する。 拡散モデルを持つアプリケーションは、コンピュータビジョン、シーケンスモデリング、オーディオ、科学のためのAIを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Sep 2022 16:56:21 GMT)- 最近話題のStable Diffusionなどに関連する生成系拡散モデルのサーベイ
- Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications [6.0]
拡散モデル(英: Diffusion model)は、密度理論の確立を伴う様々なタスクにおいて印象的な結果を示す深層生成モデルのクラスである。 近年,拡散モデルの性能向上への熱意が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Sep 2022 02:59:10 GMT)
- Why So Toxic? Measuring and Triggering Toxic Behavior in Open-Domain Chatbots [42.0]
本稿では,チャットボットの毒性を定量的に測定する。 一般に利用可能なチャットボットは、有害なクエリを入力した場合、有害な応答を提供する傾向がある。 そこで我々は,GPT-2を微調整して非有害なクエリを生成する攻撃ToxicBuddyの設計と実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Sep 2022 20:45:41 GMT)- チャットボットが無害なクエリに対して有害な返答を行ってくるようなクエリを作成する攻撃手法ToxicBuppyを提案。攻撃の成功レートは条件に依存するが現実的な条件でも一定精度（数％程度）の成功率はあるよう。既存の防御手段では性能を保持したままの対応が難しいとのこと。