- LLMScore: Unveiling the Power of Large Language Models in Text-to-Image Synthesis Evaluation [72.3]
既存のテキスト対画像合成の自動評価は、画像とテキストのマッチングスコアしか提供できない。 マルチグラニュラリティ合成による評価スコアを提供する新しいフレームワークであるLLMScoreを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:57:57 GMT) - LLMを用いた画像生成の評価指標の提案、優れた結果だが「GPT-4 based LLMScore (Error Counting) is only comparable with GPT-3.5」というのが不思議
- リポジトリはGitHub – YujieLu10/LLMScore: LLMScore: Unveiling the Power of Large Language Models in Text-to-Image Synthesis Evaluation
日: 2023年6月1日
Scaling Data-Constrained Language Models
- Scaling Data-Constrained Language Models [151.9]
データ制約付きシステムにおける言語モデルのスケーリングについて検討する。 固定された計算予算に対する制約付きデータでは、反復するデータの最大4つのエポックなトレーニングは、ユニークなデータに比べて損失に対する無視可能な変化をもたらす。 本稿では,繰り返しトークンと過剰パラメータの値の減少を考慮に入れた計算最適性のスケーリング法則を提案し,実証的に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:18:55 GMT) - データ制約がある場合のスケーリングに関する検討、実験を通した実証的な論文
- リポジトリはGitHub – huggingface/datablations: Scaling Data-Constrained Language Models