2023年3月21日 – arXiv最新論文の紹介

Large Language Models in the Workplace: A Case Study on Prompt Engineering for Job Type Classification [58.7]
本研究では,実環境における職種分類の課題について検討する。目標は、英語の求職が卒業生やエントリーレベルの地位に適切かどうかを判断することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Mar 2023 17:01:59 GMT)
「Graduate Job Classiﬁcation（求職が大学・入学レベルの職位に適切かどうかを判断する問題）」を例にPLMを用いた分類モデルとLLM＋Promptの分類モデル構築を比較した論文。LLMはtext-davinci-002、text-davinci-003、gpt-3.5-turbo-0301を対象にPromptエンジニアリングを実施、10000件のデータを7000件の学習データと3000件のテストデータに分けて検証している。結果、GPT-3.5は優れた性能を発揮している（メトリクスによってはDeBERTa-V3の負けているが…）
色々検証しているとGPT-3.5からかなり強力になっている印象でこの論文の結果にも納得感がある。GPT-4を使うとどうなるか非常に楽しみ。
プロンプトを改善していく過程も非常に参考になる。

Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis [59.5]
テキストから画像への合成が最近成功したことで、世界は嵐にさらされ、一般大衆の想像力を捉えた。技術的な観点から言えば、生成的イメージモデルを設計するために好まれるアーキテクチャが劇的に変化した。GANはかつて、StyleGANのようなテクニックを使って、事実上の選択肢でした。 DALL-E 2では、自動回帰モデルと拡散モデルが大規模生成モデルの新たな標準となった。我々は,この限界を超える新しいGANアーキテクチャであるGigaGANを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Mar 2023 18:59:47 GMT)
Stable Diffusionを超える（低いFID）性能のGANアーキテクチャのモデル。プロジェクトサイトを見る限り品質が高く、そして動作が高速。
リポジトリはGigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis (mingukkang.github.io)