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- CausalBench: A Large-scale Benchmark for Network Inference from Single-cell Perturbation Data [61.1]
CausalBenchは、大規模摂動単細胞遺伝子発現データに基づくネットワーク推定手法を評価するための総合ベンチマークスイートである。 CaulBenchは、摂動下で生成された単一セルデータから遺伝子制御ネットワークの推論方法を評価するために、2つの大きく、キュレートされ、公開されているベンチマークデータセットを運用している。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Oct 2022 13:04:07 GMT)
- 大規模な（摂動下の）遺伝子発現のベンチマーク
- How Far are We from Robust Long Abstractive Summarization? [39.3]
我々は、信頼できる要約を生成するために、長い文書抽象要約システム(モデルとメトリクス)を実装して評価する。 長期の文書評価指標について,人間の評価結果から,ROUGEは要約の関連性を評価する上で最善であることが明らかとなった。 我々は、より広い範囲の要約設定でメトリクスの開発に貢献できることを願って、注釈付き長いドキュメントデータセットをリリースします。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 03:19:50 GMT)
- 一般的に難しい長文要約の評価に関する論文。色々指摘を受けているROUGEが悪くない結果を出していて少し驚き。fine tuningの重要性からもドメイン合わせないと辛い自然言語処理の特徴が見えている気もする。
- リポジトリはhuankoh/How-Far-are-We-from-Robust-Long-Abstractive-Summarization (github.com)
- Lila: A Unified Benchmark for Mathematical Reasoning [60.0]
LILAは、23の多様なタスクと4次元からなる統一的な数学的推論ベンチマークである。 我々は,Pythonプログラムの形式でタスク命令とソリューションを収集することにより,20のデータセットベンチマークを拡張してベンチマークを構築した。 LILAで訓練された汎用数学的推論モデルであるBHASKARAを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Oct 2022 17:41:26 GMT)
- 数学的な推論のためのデータセット。23タスク44データセットと大規模。GPT-Neo-2.7Bをfinetuneしたモデル、GPT-3/Codexのfew shotで検証されておりCodexが比較的高性能。ただ、スコアは高くない。
- Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation [14.9]
本稿では,Pop2Pianoについて紹介する。Pop2Pianoは,ポップミュージックの波形が与えられたピアノカバーを生成するトランスフォーマーネットワークである。 私たちの知る限りでは、メロディやコード抽出モジュールを使わずに、ポップオーディオから直接ピアノカバーを生成する最初のモデルです。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 2 Nov 2022 05:42:22 GMT)
- Dataset Distillation via Factorization [58.8]
既存のデータセット蒸留(DD)ベースラインに移植可能なプラグ・アンド・プレイ戦略であるEmphHaBaと呼ばれるEmphdataset Factorizationアプローチを導入する。 emphHaBaは、データセットをデータemphHallucinationネットワークとemphBaseの2つのコンポーネントに分解する方法を探っている。 提案手法は, 圧縮パラメータの総数を最大65%削減しつつ, 下流の分類タスクを従来に比べて大幅に改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 08:36:19 GMT)
- データセットDistillationの新たな手法を提案。
- Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning [80.9]
マルチタスク誘導ファインチューニング(MTF)は、大きな言語モデルがゼロショット設定で新しいタスクに一般化するのに役立つことが示されている。 MTFを事前訓練された多言語BLOOMおよびmT5モデルファミリーに適用し、BLOOMZおよびmT0と呼ばれる微調整された変種を生成する。 英語のプロンプトを用いた英語タスクにおける多言語モデルの微調整により、非英語言語へのタスク一般化が可能となる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 3 Nov 2022 13:19:32 GMT)
- Multitask prompted finetuningの多言語への適用について詳細に調べた論文。「We conjecture that the models are learning higher-level capabilities that are both task- and languageagnostic.」は非常に興味深い（と同時に驚き）。
- プロジェクトサイトはbigscience-workshop/xmtf: Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning (github.com)
- UPainting: Unified Text-to-Image Diffusion Generation with Cross-modal Guidance [40.5]
我々は,シンプルかつ複雑なシーン画像生成を統一する,シンプルで効果的なアプローチ,すなわちUPaintingを提案する。 UPaintingは、事前訓練された画像テキストマッチングモデルからテキスト条件拡散モデルにクロスモーダルガイダンスを統合する。 UPaintingは、単純なシーンと複雑なシーンの両方において、キャプションの類似性と画像の忠実さという点で、他のモデルよりも大幅に優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Oct 2022 02:33:17 GMT)
- Baiduによる品質の高い画像生成モデルの提案、MS-COCO with zero-shot FID ではSoTAとはいかないまでも良いスコア。本当に競争が激しい分野。。。
- Deep Generative Models on 3D Representations: A Survey [31.8]
変分オートエンコーダ(VAE)やGAN(Generative Adversarial Network)などの深層生成モデルは、2次元画像合成において大きな進歩を遂げている。本質的に効率的な表現(ピクセルグリッド)を持つ2D画像とは異なり、3Dデータを表現することははるかに多くの課題に直面する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Oct 2022 17:59:50 GMT)- point cloud、mesh、voxel grid 等をアウトプットとする、3次元データ生成モデルのサーベイ
- State of the Art in Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction [101.0]
モノクル2D画像から変形可能なシーン(または非剛体)の3D再構成は、コンピュータビジョンとグラフィックスの長年、活発に研究されてきた領域である。 本研究は,モノクラー映像やモノクラービューの集合から,様々な変形可能な物体や複合シーンを高密度に非剛性で再現するための最先端の手法に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Oct 2022 17:59:53 GMT)
- Trustworthy Human Computation: A Survey [21.4]
人間計算（Human Computation）はAIのみでは解くのが難しい問題を多くの人間と協力して解くアプローチである。 人間計算ではAIと人間の信頼関係を構築することが重要だ。本調査は,信頼性の高い人間計算の実現に向けた基礎研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Oct 2022 01:30:50 GMT)- Human ComputationとAIの信頼性のサーベイ
- AIの社会実装の上で重要であり、とても勉強になる
- 信頼性、説明性、いろいろな観点があるが実装するのはとても難しい…
- Beyond English-Centric Bitexts for Better Multilingual Language Representation Learning [99.4]
我々は、新しいサンプリング戦略と組み合わさって、英語中心のbitextsを超えることによって、モデルサイズにおけるパフォーマンスが大幅に向上することを示す。 XY-LENT XL は XLM-RXXL より優れ,mT5 XXL との競合性能は5倍,6倍小さい。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Oct 2022 17:16:52 GMT)- ｍBERTやXLM-Rより優れた多言語モデルの提案