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- A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large Language Models [7.7]
大きな言語モデル(LLM)は、人間のようなテキストを書く能力の進歩を続けている。 重要な課題は、事実に見えるが根拠のないコンテンツを生み出すことを幻覚させる傾向にある。 本稿では,LLMにおける幻覚を緩和するために開発された32以上の技術について調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Jan 2024 17:56:30 GMT)
- ハルシネーション対策手法のサーベイ
- 色々出てはいるが実装時に使えるもの使えないものがあり、効果も様々。言語影響が大きいものもあってなかなか決定版はない印象。
- From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A Survey of Reshaping the Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape [5.9]
生成人工知能(AI)の現状と今後の動向について批判的考察 GoogleのGeminiや、予想されるOpenAI Q*プロジェクトといったイノベーションが、さまざまなドメインにわたる研究の優先順位とアプリケーションをどう変えているのかを調査した。 この研究は、倫理的および人間中心の手法をAI開発に取り入れることの重要性を強調し、社会規範と福祉の整合性を確保した。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Dec 2023 01:11:39 GMT)
- 生成AIに関するサーベイで歴史を振り返るのに参考になる。刺激的な内容も含まれるがほんまかいなと思わなくもない。
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey [12.6]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大きな言語モデルで質問に答える前に、外部知識ベースから関連する情報を検索することを指す。 情報源を引用することで、ユーザーは回答の正確さを確認し、モデルの出力に対する信頼を高めることができる。 本稿では,大規模言語モデルの時代におけるRAGの開発パラダイムについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Dec 2023 07:47:33 GMT)
- 応用例が増加しているRAGのサーベイ
- リポジトリはTongji-KGLLM/RAG-Survey (github.com)、論文へのリンク集も有用
- A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models [84.9]
テキスト透かしは、テキストの起源を追跡し検証し、誤用や海賊行為を防ぐのに役立つ。 この調査は、現在のテキスト透かし技術を包括的に要約することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:11:42 GMT)
- LLM時代のテキスト watermarkingのサーベイ。重要性は増しているものの攻撃方法も進化しており大変な印象。
- A Survey of the Evolution of Language Model-Based Dialogue Systems [25.3]
Task-oriented_dialogue_system (TOD) とopen-domain_dialogue_system (ODD) は大きな変換を経ている。 この調査は、対話システムの歴史的軌跡を掘り下げ、言語モデルの進歩と関係を解明するものである。 我々の調査は、LMのブレークスルーに沿った時系列的な視点を提供し、最先端の研究成果の包括的なレビューを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Nov 2023 13:51:32 GMT)
- 対話システムのサーベイ、LargeがつかないLaugage Model-Basedとある通り、割と昔からのサーベイとなっていて最近の技術進歩や歴史を理解するうえでも良い資料
- Multimodal Large Language Models: A Survey [36.1]
マルチモーダル言語モデルは、画像、テキスト、言語、音声、その他の異種性など、複数のデータタイプを統合する。 本稿では、マルチモーダルの概念を定義し、マルチモーダルアルゴリズムの歴史的展開を検討することから始める。 実用的なガイドが提供され、マルチモーダルモデルの技術的な側面に関する洞察を提供する。 最後に,マルチモーダルモデルの適用について検討し,開発に伴う課題について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:15:12 GMT)
- マルチモーダルな大規模言語モデルのサーベイ、いろいろあるなというのとテクニカルに重要なポイントがまとまっているのがうれしい。
- A Survey of Large Language Models for Code: Evolution, Benchmarking, and Future Trends [30.8]
一般的な大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学におけるコード生成のようなタスクにおいて大きな可能性を証明している。 コードLLMのかなりの部分は、モデルファインチューニングを通じて一般的なLLMから派生している。 現在、Code LLMとそのパフォーマンスに関する体系的な調査が欠如している。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Nov 2023 07:55:16 GMT)
- LLMでのコード生成に関するサーベイ
- ものすごく色々あるというのと、表４のPerformance of LLMs in HumanEval Benchmarkのような比較表がとても参考になる
- Continual Learning: Applications and the Road Forward [111.3]
継続的学習は、機械学習モデルが、過去に学んだことを忘れずに知識を蓄積することで、新しいデータを継続的に学習できるようにすることを目的としている。 我々は3つの主要な機械学習カンファレンスで発行された最近の連続的な学習論文を調査してステージを設定した。 機械学習における5つのオープンな問題について議論し、継続的学習が必然的にそのソリューションの一部であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:17:00 GMT)
- Continual Learningのサーベイ、講演資料が基になっているからか基礎からわかりやすい印象。