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- Can Pretrained Language Models (Yet) Reason Deductively? [72.9]
PLMの学習可能な推論能力(明示的推論能力)を総合的に評価する。 本研究の主目的は, PLMがまだ信頼性の高い導出的推論を行うことができないことである。 PLMは人間レベルの推論能力からは程遠いことがわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Oct 2022 17:44:15 GMT)- Pretrained Language Modelを詳細にテスト、演繹的な推論はできていないとの報告。言い換えや否定的な表現への変更などの変更に苦しんでいることが分かる。
- Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models [20.5]
大規模言語モデル(LLM)は中間的推論ステップを生成することで複雑な推論を行うことができる。 「ステップ・バイ・ステップ」は、デモのための推論チェーンを1つずつ生成します。 自動CoTプロンプト法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Oct 2022 12:28:21 GMT)- Chain of Thoughtの自動化、マニュアルの対応に比べても優れた性能を達成。
- What’s in a Decade? Transforming Faces Through Time [70.8]
私たちは1880年代から現在までの10年ごとに1000枚以上の肖像画を含むFaces Through Timeデータセットを組み立てています。 われわれは、ある10年間に撮影された肖像画が、他の数十年で撮影されたものである場合、どのように見えるのかを想像しながら、時間をかけて肖像画を再合成する枠組みを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 00:48:18 GMT)- 年代ごとの顔写真のデータセットを作成、過去にとられた写真っぽく変換するフレームワークを提案。単純にセピア調になっているのではなく髪型やメイクも影響を受けており非常に面白い。
- リポジトリはFaces Through Time
- A Win-win Deal: Towards Sparse and Robust Pre-trained Language Models [53.9]
大規模言語モデル(PLM)はメモリフットプリントと計算の点で非効率である。 PLMはデータセットバイアスに頼り、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データへの一般化に苦慮する傾向にある。 最近の研究では、高密度PLMは、性能を損なうことなくスパースサブネットに置き換えることができることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 11 Oct 2022 07:26:34 GMT)
- An Empirical Study on Finding Spans [31.4]
エンド・ツー・エンドの情報抽出システムのトレーニングに活用できるアプローチに着目する。 タスク特性を考慮せずに、すべての下流タスクをうまく解決できる銀の弾丸がないことを認識します。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:15:48 GMT)- Named Entity Recognition (NER)、Event Extraction (EE)、Relation Extraction (RE)、Coreference Resolution (CR)といったスパンを発見するタスク（典型的には下記）に関するサーベイ
- 当然かもだが銀の弾丸はない「we found that there is not a single recipe that is best for all scenarios」とのこと
- SpaceQA: Answering Questions about the Design of Space Missions and Space Craft Concepts [57.0]
宇宙ミッション設計における最初のオープンドメインQAシステムであるSpaceQAについて述べる。 SpaceQAは、欧州宇宙機関(ESA)による、宇宙ミッションの設計に関する情報のアクセス、共有、再利用を容易にするイニシアチブの一部である。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Oct 2022 09:41:39 GMT)
- CLIP also Understands Text: Prompting CLIP for Phrase Understanding [65.6]
Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP)は、自然言語による事前学習によって視覚概念を効率的に学習する。 本稿では,CLIPのテキストエンコーダが語句理解の強力な能力を示し,適切な設計のプロンプトでBERTなどの一般的な言語モデルよりもはるかに優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 11 Oct 2022 23:35:18 GMT)- 自然言語と画像を結びつけるように使用されることが多い印象のCLIPが純粋なテキスト処理でもBERTなどを超える能力を持っているとの報告。モデルサイズが小さいにも関わらず良好な結果を出せているのが興味深い。
- 画像とのペアでの学習が理解を助けるというのはめっちゃ人間っぽいし何となく納得感もあるが、詳細な理由が知りたいところ
- Foundation Transformers [105.1]
我々は、真の汎用モデリングのためのファンデーショントランスフォーマーの開発を求めている。 本研究では,その目的を達成するための変圧器の変種であるマグニートーを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Oct 2022 17:16:27 GMT)
- Human Motion Diffusion Model [35.1]
運動拡散モデル(英: Motion Diffusion Model、MDM)は、人間の動作領域に対する変換器に基づく生成モデルである。 我々は,本モデルが軽量な資源で訓練されていることを示すとともに,テキスト・トゥ・モーションとアクション・トゥ・モーションのベンチマークにおいて,最先端の結果が得られることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 09:17:41 GMT)
- Knowledge Unlearning for Mitigating Privacy Risks in Language Models [31.3]
言語モデルのプライバシーリスクを低減する代替手法として知識アンラーニングを提案する。 トークンシーケンスのターゲットに異種トレーニングの目的を単純に適用することは、それを忘れるのに効果的であることを示す。 抽出攻撃に脆弱なデータが先入観として知られているシナリオでは、アンラーニングがより強力な経験的プライバシ保証を与える可能性があることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 10:18:11 GMT)