タグ: Survey

Audio Diffusion Modelに関するサーベイ

  • A Survey on Audio Diffusion Models: Text To Speech Synthesis and Enhancement in Generative AI [64.7]
    生成AIは様々な分野で印象的な性能を示しており、音声合成は興味深い方向である。 拡散モデルを最も一般的な生成モデルとし、テキストから音声への拡張と音声への拡張という2つのアクティブなタスクを試みている。 本研究は,既存の調査を補完する音声拡散モデルに関する調査を行う。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 2 Apr 2023 09:27:20 GMT)
  • text-to-speechとspeech enhancementを対象とした拡散モデル利用のサーベイ

AIOpsのサーベイ

  • AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities and Challenges [60.6]
    IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。 我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。 主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 10 Apr 2023 15:38:12 GMT)
  • AIOpsのサーベイ、AIOpsの定義は「AIOps combines big data and machine learning to automate IT operations processes, including event correlation, anomaly detection and causality determination」とのこと。
  • 監視部分には（マルチモーダルな）LLMが入ったりしていくんだろうなと思わなくもない。

Beyond Privacy: Navigating the Opportunities and Challenges of Synthetic Data 

  • Beyond Privacy: Navigating the Opportunities and Challenges of Synthetic Data [91.5]
    合成データは、機械学習の世界において支配的な力となり、データセットを個々のニーズに合わせて調整できる未来を約束する。 合成データのより広範な妥当性と適用のために,コミュニティが克服すべき根本的な課題について論じる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 7 Apr 2023 16:38:40 GMT)
  • 利用が注目されている合成データに関する報告、サーベイ
  • プライバシー保護やデータ収集の手間など良い面はありつつ、そもそも生成できるのかなど課題は多い。

セキュリティ分野におけるグラフ分析のサーベイ

  • Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [60.8]
    マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。 従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。 グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を研究している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 2 Apr 2023 08:43:03 GMT)
  • サイバーセキュリティにおけるグラフマイニング活用のサーベイ
  • ネットワークなどセキュリティに関わる要素とグラフ構造は相性が良いので活用が期待される（というかよく活用されている）分野

Fairness in Graph Mining

  • Fairness in Graph Mining: A Survey [36.3]
    グラフマイニングアルゴリズムは、人間中心のアプリケーションで悪用された場合、特定の人口に対する差別につながる可能性がある。 グラフ上の公平性の概念の新たな分類法を提案し,その関係や相違点に光を当てる。 本稿では,グラフマイニングにおける公正性を促進する既存手法について概説する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 11 Apr 2023 05:55:09 GMT)
  • 利用が広がっているグラフマイニングにおける公平性サーベイ
  • グラフ構造分析の実応用ではSNSなどセンシティブなデータを持つものが想定されFairness関連の研究は重要

Data-centric AIに関するサーベイ

同じ研究グループによる（と思われる）Data中心AIに関するサーベイが出ていた。コンパクトな概要とFullのサーベイという印象。両方とも（著者らによる）GitHub – daochenzha/data-centric-AI: A curated, but incomplete, list of data-centric AI resources.を参照している

ChatGPTに関する言及もあり、人間による高品質なデータの重要性を主張している

  • Data-centric AI: Perspectives and Challenges [51.7]
    データ中心AI(DCAI)は、モデル進歩からデータ品質と信頼性の確保への根本的なシフトを提唱している。 データ開発、推論データ開発、データメンテナンスの3つの一般的なミッションをまとめます。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 2 Apr 2023 05:18:56 GMT)
  • 5ページとコンパクトな概要
  • Data-centric Artificial Intelligence: A Survey [47.2]
    近年、AIにおけるデータの役割は大幅に拡大し、データ中心AIという新たな概念が生まれた。 本稿では,データ中心型AIの必要性について論じ,続いて3つの一般的なデータ中心型目標の全体像を考察する。 これは、データライフサイクルのさまざまな段階にわたるタスクのグローバルなビューを提供する、初めての総合的な調査である、と私たちは信じています。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 2 Apr 2023 04:43:32 GMT)
  • 39ページ、引用数300近くとフルのサーベイ

Diffusion Models in Vision: A Survey

  • Diffusion Models in Vision: A Survey [80.8]
    拡散モデルは、前方拡散段階と逆拡散段階の2つの段階に基づく深層生成モデルである。 拡散モデルは、既知の計算負荷にもかかわらず、生成したサンプルの品質と多様性に対して広く評価されている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 23 Mar 2023 11:42:58 GMT)
  • 非常にはやっているDiffusionモデルのサーベイ
  • タスクも手法も非常に多く把握するのが大変な状況。。。

大規模言語モデルのサーベイ

  • A Survey of Large Language Models [81.1]
    言語モデリングは、過去20年間、言語理解と生成のために広く研究されてきた。 近年,大規模コーパス上でのトランスフォーマーモデルの事前学習により,事前学習言語モデル (PLM) が提案されている。 パラメータスケールの違いを識別するために、研究コミュニティは大規模言語モデル (LLM) という用語を提唱した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 31 Mar 2023 17:28:46 GMT)
  • 大規模言語モデルのサーベイ
  • 有名なモデルの開発時期や（公開されている範囲での）データ、規模、計算リソースなどがまとまっているのが非常にありがたい。数多くのモデルが作られていることと近年のLLMのアーキテクチャは概ね同じであることが分かる。
  • リポジトリはGitHub – RUCAIBox/LLMSurvey: A collection of papers and resources related to Large Language Models.　、図がとても良い

Open-world Story Generation with Structured Knowledge Enhancement: A Comprehensive Survey

  • Open-world Story Generation with Structured Knowledge Enhancement: A Comprehensive Survey [25.9]
    本稿では,既存の手法が構造的知識をストーリー生成にどのように統合するかについて,体系的な分類法を提案する。 知識に富んだストーリー生成の課題について多次元的な洞察を与える。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 24 Mar 2023 13:20:05 GMT)
  • ストーリー生成に関するサーベイ
  • LLMでかなりの部分ができるようになってきたのではないか？と思いつつ、歴史を振り返るのはとても大事

Is Prompt All You Need? No. A Comprehensive and Broader View of Instruction Learning

  • Is Prompt All You Need? No. A Comprehensive and Broader View of Instruction Learning [16.1]
    タスクのセマンティクスは入力から出力までの例のセットやテキストによる命令で表現できる。 コミュニティは、NLPの新しい監視-探索パラダイム、すなわちタスク命令から学ぶことに、ますます関心を払っている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 21 Mar 2023 01:27:16 GMT)
  • PromptのようなInstruction Learningのサーベイ
  • 新興分野でもありまた現在の流行の中で重要な要素でもあり、歴史を振り返る上でも参考になる