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- MultiRobustBench: Benchmarking Robustness Against Multiple Attacks [86.7]
機械学習(ML)モデルに対するマルチアタックを検討するための,最初の統一フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、テストタイムの敵について異なるレベルの学習者の知識をモデル化することができる。 9種類の攻撃に対して16種類の防御モデルの有効性を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (Thu, 20 Jul 2023 01:34:16 GMT)
- あまり見ないマルチアタックに対する評価フレームワークの提案。CIFAR-10が対象のよう。
- プロジェクトサイトはmultirobustbench.github.io
- Towards Generalist Biomedical AI [28.7]
我々は,汎用バイオメディカルAIシステムの概念実証であるMed-PaLM Multimodal(Med-PaLM M)を紹介する。 Med-PaLM Mは、バイオメディカルデータを柔軟にエンコードし解釈する大規模なマルチモーダル生成モデルである。 モデル生成(およびヒト)胸部X線検査の放射線学的評価を行い, モデルスケールでの性能向上を観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (Wed, 26 Jul 2023 17:52:22 GMT)
- マルチモーダルな医療用LLMの提案、PaLM-E を医療ドメインにfinetuning して構成。ベンチマーク結果はオリジナルのPaLM-Eより優れており、特化型モデルを超える例もあるとのこと。
- パラメータサイズ12B、84B、562Bの比較もあるが、84B < 562Bが成り立たない例も多いのが興味深い。