AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
はじめに 今回始めて松尾研LLMコミュニティの初心者向け講座"Begginning LLM"の第一回に参加しました！ １～２ヶ月に１回ほど開催される連続講座のようでChatGPTで遊んだことあるけど本格的にLLMのこと知りたい！けど何からはじめていいのか分からないという人にぴったりの講座だと感じました。 この講座内容のすべては以下のYoutubeで公開されています。 今回のセミナーの中では松尾研所属のからあげさんが２つのユニットのセミナーを行っていました。 この記事ではからあげさんから学んだことを思ったままに書いていきます。 からあげさんはここがすごいぞ みなさんからあげさんのセミナーがとても気になって受講された方が多いんじゃないかな？と思いました。 もちろん、わたしも松尾研LLMでのからあげさんのご活躍が見たくて申し込みました！！！ 約100枚の圧倒的スライド数 まず、すごいボリュームの
本ブログはこんな人におすすめ RAG (Retrieval Augmented Generation)を使ったアプリケーションを開発しているけど評価に関心のある人 LLM (Large Language Model)やRAGのハルシネーションをどう評価するのかに関心のある人 Ragas (RAGの評価ライブラリ：Retrieval augmented generation assessment)の挙動に興味がある人 こんにちは。私はBeatrustのML周辺のお手伝いをしている鈴木宏和と申します。今回はこれから3つのパートに分けて紹介させていただきますが、LLMの応用として特に注目を集めているRAG (Retrieval Augmented Generation)について、RAGの評価の必要性とアプローチ方法について考察しつつ、RAGに特化した評価ライブラリであるRagasの有用性に関する
Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternatives to Multi-Layer Perceptrons (MLPs). While MLPs have fixed activation functions on nodes ("neurons"), KANs have learnable activation functions on edges ("weights"). KANs have no linear weights at all -- every weight parameter is replaced by a univariate function parametriz
GitHub - KindXiaoming/pykan: Kolmogorov Arnold Networks
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からあげさんってすごいなあポエム(松尾研LLMコミュニティ初心者セミナー)
RAGの評価：評価の必要性と問題点 - Beatrust techBlog
KAN: Kolmogorov-Arnold Networks