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- Establishing Task Scaling Laws via Compute-Efficient Model Ladders [123.8]
我々は,事前訓練された言語モデル(LM)のタスク性能を予測するために,タスクスケーリング法則とモデルはしごを開発する。 まず、タスク固有の損失を予測するためにモデルとデータサイズを使用し、次にタスクの損失を使ってタスクパフォーマンスを予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Dec 2024 18:21:49 GMT)
- 効率よくタスク性能を予測する手法の提案、「With a less than 1% of the pretraining compute, we are able to predict the task performance of 7B-4T and 13B-5T models on individual multiple-choice tasks with good accuracy.」とのこと。
- SoK: Watermarking for AI-Generated Content [112.9]
ウォーターマーキングスキームは、AI生成コンテンツに隠された信号を埋め込んで、信頼性の高い検出を可能にする。 透かしは、誤情報や偽造と戦ってAIの安全性と信頼性を高める上で重要な役割を果たす。 本研究の目的は、研究者が透かし法や応用の進歩を指導し、GenAIの幅広い意味に対処する政策立案者を支援することである。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Nov 2024 16:22:33 GMT)
- Wartermarkingに関するサーベイ。