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- The unreasonable effectiveness of few-shot learning for machine translation [45.5]
我々は,高解像度と低解像度の両言語ペアに対して,未ペア言語データで訓練された少数ショット翻訳システムの可能性を実証する。 自己教師付き学習のみで訓練されたトランスフォーマーデコーダのみのモデルが、専門的な教師付き最先端モデルと一致することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 20:19:46 GMT)
- Few-shotで特化型モデルを超えるというのはほんまかいな・・・という結果
- FairPy: A Toolkit for Evaluation of Social Biases and their Mitigation in Large Language Models [7.3]
大規模な事前訓練された言語モデルは、人種、性別等に基づく社会集団に対する偏見を示すことが研究で示されている。 様々な研究者がこれらのバイアスを定量化し識別するための数学的ツールを提案している。 本稿では,人種,性別,民族,年齢など,さまざまなバイアスの包括的定量的評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 20:54:10 GMT)
- バイアスの定量化、緩和のためのフレームワーク。様々な手法に対応。
- リポジトリはGitHub – HrishikeshVish/Fairpy