RAFT: Retrieval Augmented Fine Tuning

  • RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG [75.6]
    本稿では、ドメイン内の「オープンブック」設定において、モデルが質問に答える能力を改善するためのトレーニングレシピであるRetrieval Augmented FineTuning(RAFT)を紹介する。 RAFTは、質問に答える助けとなる関連文書から、動詞の正しいシーケンスを引用することで、これを達成します。 RAFTは、PubMed、HotpotQA、Gorillaデータセット全体のモデルのパフォーマンスを一貫して改善する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 15 Mar 2024 09:26:02 GMT)
  • RAGのためのfine tuning手法の提案、「RAFT is a training strategy designed to enhance the model’s performance in answering questions within a specific domain, in “open-book” settings.」
  • リポジトリはGitHub – ShishirPatil/gorilla: Gorilla: An API store for LLMs

PERL: Parameter Efficient Reinforcement Learning

  • PERL: Parameter Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback [27.7]
    RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデルと人間の好みを結びつける強力な手法であることが証明されている。 本稿では,Huらによって導入されたLoRA(Lo-Rank Adaptation)のパラメータ効率向上手法を用いて,基礎となるモデルを学習するRLHFについて検討する。 PERLは従来のRLHF設定と同等に動作し、高速かつ少ないメモリでトレーニングを行う。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 15 Mar 2024 21:43:46 GMT)
  • LoRA(Lo-Rank Adaptation)＋Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)、「Through extensive experiments on various datasets, we have shown that this method achieves comparable results to conventional RLHF, for which all the model parameters are tuned, while reducing memory usage by approx 50%, and speeding up the training by up to 90% for the Reward Model training, and more modest memory savings of 20%, and speed-up of 10% in the RL loop.」とのことで効果的のよう。広範な実験がされており非常に参考になる。
  • 👍と👎で評価された「Taskmaster/TM-4-2024 at master · google-research-datasets/Taskmaster · GitHub」「Taskmaster/TM-3-2020 at master · google-research-datasets/Taskmaster · GitHub」という2つのデータセットが公開されている。

AI and Memory Wall 

  • AI and Memory Wall [81.1]
    メモリ帯域幅がデコーダモデルの主要なボトルネックとなることを示す。 私たちは、このメモリ制限を克服するためのモデルアーキテクチャ、トレーニング、デプロイメント戦略の再設計を主張します。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 21 Mar 2024 04:31:59 GMT)
  • 本当にメモリ制約きつすぎ・・・、BlackwellなどGPUアーキテクチャが進むと改善傾向ではあるが今回はやや反則感のある計算だし。。

USimAgent

  • USimAgent: Large Language Models for Simulating Search Users [33.2]
    大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの知能をシミュレートする可能性を示している。 本稿では,LLMに基づくユーザ検索行動シミュレータUSimAgentを紹介する。 提案するシミュレータは,検索中のユーザのクエリ,クリック,停止をシミュレートし,完全な検索セッションを生成することができる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 14 Mar 2024 07:40:54 GMT)
  • 検索を模倣するAgentの提案
  • ぼちぼち検索エンジンをそのまま利用するよりも便利になりつつある気がする、、

Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding

  • Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding [49.9]
    状態空間モデルMambaは、長周期モデリングからビデオモデリングへの成功を拡大する有望な特性を示している。 我々は、マンバがビデオのモデリングにおいて様々な役割を担い、マンバが優位性を示す様々なタスクを調査しながら、包括的な研究を行う。 実験の結果,ビデオ専用タスクとビデオ言語タスクの両方において,Mambaの強い可能性を示すとともに,有望な効率と性能のトレードオフを示すことができた。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 14 Mar 2024 17:57:07 GMT)
  • 動画領域へのMambaの応用。「Our comprehensive evaluation of Mamba within the video understanding domain showcases its potential as a viable alternative to traditional transformers」と肯定的な結果。
  • リポジトリはOpenGVLab/video-mamba-suite (github.com)

EXAMS-V: A Multi-Discipline Multilingual Multimodal Exam Benchmark for Evaluating Vision Language Models

  • EXAMS-V: A Multi-Discipline Multilingual Multimodal Exam Benchmark for Evaluating Vision Language Models [29.3]
    EXAMS-Vは、視覚言語モデルを評価するための、新しい挑戦的なマルチディシプリルマルチモーダル多言語試験ベンチマークである。 自然科学、社会科学、その他の雑学を対象とする20の学派にまたがる20,932の質問からなる。 質問は7つの言語ファミリーから11の言語で行われます。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 15 Mar 2024 15:08:39 GMT)
  • MultimodalかつMultilingualなLLM評価用データセット。残念ながら日本語は入っていない。GPT-4はさすがに強く、Gemini Proが続く結果。GPT-4・Gemini ProともにOCR(Google Tesseract for OCR)＋画像キャプション（GPT-4V）を併用してAugmented LLMとして問題を解かせた方が性能が良いというのは面白い。視点が違うcall数が増えているからだろうか。
  • 日本語の試験のライセンスが気になるところで、可能ならこの手のデータセットに統合していきたい。。。
  • リポジトリはGitHub – RocktimJyotiDas/EXAMS-V: A Multi-discipline Multilingual Multimodal Exam Benchmark

A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges

  • A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges [75.4]
    本稿では,既存のグラフニューラルネットワーク(GNN)を体系的にレビューする。 まず、既存のGNNが直面している4つの重要な課題を強調し、現実のGNNモデルを探究する道を開く。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 7 Mar 2024 13:10:37 GMT)
  • GNN活用のサーベイ。imbalance, noise, privacy, OODを課題の軸として整理されている。内容は良いが、不思議な整理軸だなと思わなくもない。

Knowledge Conflictのサーベイ

  • Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey [20.5]
    調査では、コンテキストメモリ、コンテキスト間、メモリ内コンフリクトの3つのカテゴリに焦点が当てられている。 これらの対立は、大規模言語モデルの信頼性と性能に大きな影響を及ぼす可能性がある。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 13 Mar 2024 08:02:23 GMT)
  •  context-memory conflict, inter-context conflict, intra-memory conflictといったKnowledge Conflictsのサーベイ
  • サーベイはあまり見ないが、応用面で重要なもの。

Editing Conceptual Knowledge for Large Language Models

  • Editing Conceptual Knowledge for Large Language Models [67.8]
    本稿では,Large Language Models(LLMs)における概念知識の編集の先駆者となる。 本研究では,新しいベンチマークデータセットConceptEditを構築し,評価のための新しいメトリクスセットを確立する。 実験の結果,既存の編集手法は概念レベルの定義をある程度効率的に修正できるが,関連する瞬間的知識を歪ませる可能性も示された。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 10 Mar 2024 16:57:10 GMT)
  • 概念を対象とした知識編集手法ができるか検証した論文。事実の編集よりも対象が大きく、既存手法で一定程度可能ではあるが限界もあるよう。ベンチマークデータが公開されていて「 To maintain the quality of our data, we manually review all the descriptions we gathered, replacing any unclear or ambiguous.」とのこと。。。
  • リポジトリはEditing Conceptual Knowledge for Large Language Models (zjukg.org)、データはzjunlp/ConceptEdit · Datasets at Hugging Face

WikiTableEdit

  • WikiTableEdit: A Benchmark for Table Editing by Natural Language Instruction [56.2]
    本稿では,表編集作業におけるLarge Language Models(LLM)の性能について検討する。 Wikiデータセットから26,531のテーブルを活用し、6つの異なる基本操作のための自然言語命令を生成する。 WikiTableEditデータセット上でいくつかの代表的大規模言語モデルを評価し,その課題を実証する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 5 Mar 2024 13:33:12 GMT)
  • 表を編集するタスク（We select six commonly-employed fundamental operations for our dataset: (1) Adding a new row or column, (2) Removing a row or column, (3) Swapping two rows, (4) Reordering based on a certain column, (5) Merging adjacent cells with identical values, and (6) Splitting the merged cells.）の提案とデータセットの作成。GPT3.5-turboで厳しい感じであり、スコアを見るに簡単に見えて難しいタスクであるよう。（より大規模なモデルでの結果も知りたいところではある）
  • リポジトリはAnonymized Repository – Anonymous GitHub (4open.science)