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- A Survey of Mamba [26.7]
近年,基礎モデル構築の代替手段として,Mambaという新しいアーキテクチャが登場している。 本研究では,マンバモデルの発展,多様なデータにマンバを適応させる技術,およびマンバが優れている応用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 02 Aug 2024 09:18:41 GMT)
- 期待が膨らむMambaのサーベイ。
- 「Mamba, an emerging deep learning architecture, has demonstrated remarkable success across diverse domains, such as language generation, image classification, recommendation, and drug discovery, owing to its powerful modeling capabilities and computational efficiency.」と、Transformerを超えていけるか楽しみ。
- Can Large Language Models Understand Symbolic Graphics Programs? [136.6]
我々は、グラフィックコンテンツに関連する質問に答える能力の観点から、LLMの象徴的プログラムに対する理解を特徴づける。 シンボリックプログラムを理解するために、LLMはレンダリングされたビジュアルコンテンツに直接アクセスすることなく、対応するグラフィックコンテンツがどのように見えるかを想像する能力を持つ必要がある。 シンボルグラフィックスプログラムのセマンティック理解のための大規模なベンチマークを作成することで,LLMの評価にこのタスクを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Aug 2024 17:59:57 GMT)
- コードのように表現した画像に対して質問に答えられるか？のベンチマーク。「This result suggests that how LLMs understand symbolic graphics programs is quite different from human.」とあるが、人間でできるんやろうか・・・。「For such a task, we create SGP-Bench, a benchmark that shows distinguishable results between LLMs and introduce the method of Symbolic Instruction Finetuning (SIT) that improves LLMs’ capability of understanding graphics programs.」のチューニング可能性が驚異的に思える。
- リポジトリはSGP-Bench