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- AnySat: An Earth Observation Model for Any Resolutions, Scales, and Modalities [5.8]
本稿では,JEPAと分解能適応型空間エンコーダに基づくマルチモーダルモデルであるAnySatを提案する。 この統一アプローチの利点を示すために、5ドルのマルチモーダルデータセットのコレクションであるGeoPlexをコンパイルする。 次に、これらの多様なデータセット上で、単一の強力なモデルを同時にトレーニングします。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Dec 2024 18:11:53 GMT)
- 様々な Earth observationデータを統合的に扱える基盤モデルの提案。「We have presented AnySat, a versatile architecture designed to address the diversity of EO data in terms of resolutions, scales, and modalities.」ということで効果も検証されている。
- リポジトリはGitHub – gastruc/AnySat
- How to Synthesize Text Data without Model Collapse? [37.2]
合成データのモデル崩壊は、自己生成データに対する反復的なトレーニングが徐々に性能を低下させることを示している。 半合成データを得るために,人為的データに対するトークン編集を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Dec 2024 09:43:39 GMT)
- 合成データを用いたモデル構築で、モデル崩壊の分析とそれを抑える手法の提案。
- SafeWorld: Geo-Diverse Safety Alignment [107.8]
大規模言語モデル(LLM)を評価するために特別に設計された新しいベンチマークであるSafeWorldを紹介する。 SafeWorldには2,342のユーザクエリが含まれており、それぞれ50か国と493のリージョン/ラストから、高品質で人間認証された文化規範と法的ポリシーを基礎としている。 トレーニングされたSafeWorldLMは、GPT-4oを含む競合モデルの3つの評価次元を大きなマージンで上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Dec 2024 13:31:46 GMT)
- 安全性評価のためのベンチマーク、「SAFEWORLD encompasses 2,342 test user queries, each grounded in high-quality, human-verified cultural norms and legal policies from 50 countries and 493 regions/races.」と文化的側面に注意が払われている。
- リポジトリはGitHub – PlusLabNLP/SafeWorld