2023年11月10日 – arXiv最新論文の紹介

Causal Inference Using LLM-Guided Discovery [34.0]
グラフ変数(因果順序)に対する位相的順序は、因果効果の推論にのみ十分であることを示す。本稿では,Large Language Models (LLMs) から因果順序を求める頑健な手法を提案する。提案手法は発見アルゴリズムと比較して因果順序精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:23:56 GMT)
LLMを用いた因果推論のサポート、トリプルを作っていくアプローチで既存手法より性能が高いとのこと。
Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for Causality (fugumt.com)でもあったが意外と相性が良い？

Battle of the Backbones: A Large-Scale Comparison of Pretrained Models across Computer Vision Tasks [139.4]
Battle of the Backbones (BoB)は、ニューラルネットワークベースのコンピュータビジョンシステムのためのベンチマークツールである。視覚変換器(ViT)と自己教師型学習(SSL)がますます人気になっている。同じアーキテクチャと同じようなサイズの事前トレーニングデータセット上でのアップルとアプリケーションの比較では、SSLバックボーンは極めて競争力があることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:23:58 GMT)
事前学習済みのバックボーンを様々なタスクで比較した論文。「Across the suite of comprehensive evaluations in BoB, spanning tasks, datasets, and settings (including ID and OOD), supervised ConvNeXt-Base, supervised SwinV2-Base trained using ImageNet-21k, and CLIP ViT-Base come out on top.」とのこと。端的にまとまっているのがありがたい。
リポジトリはGitHub – hsouri/Battle-of-the-Backbones