LLMにプログラミングをトレーニング　ほか全5本　機械学習最新論文デイリーダイジェスト（2023年5月5日）

はじめに

機械学習の新着論文をダイジェストでお送りします。
要約はGPT-3.5で行っています。
月額500円のメンバーシップに加入するとバックナンバーを全てお読みいただけます。
3日間無料、関心キーワードをカスタマイズできるメルマガ版登録はこちらから。
さて、本日の5本です。

--------------------

単一画像人物像合成のためのリアルタイム輝度場

論文：Real-Time Radiance Fields for Single-Image Portrait View Synthesis
URL：http://arxiv.org/abs/2305.02310v1

・単一画像からのリアルタイムな人物像合成を可能にする手法の提案。
・従来の手法と比較して高速であり、実時間でのアプリケーションに適している。
・提案手法では、輝度場と呼ばれる3D表現を用いて、様々な視点からのリアルな人物像合成を実現している。
・提案手法の有用性を示す実験も行われ、高品質な人物像合成の実現に成功したことが示されている。

--------------------

CodeGen2：LLMをプログラミングおよび自然言語に関するトレーニングについての教訓

論文：CodeGen2: Lessons for Training LLMs on Programming and Natural Languages
URL：http://arxiv.org/abs/2305.02309v1

・ LLM（言語モデル）は、プログラミングおよび自然言語の両方の分野で使用されることができます。
・ 実際のコードを教師データとして使用することで、LLMをプログラム生成に使用できるようになります。
・ LLMのトレーニングには、適切なハイパーパラメータ、教師データの質、およびトレーニングのラベル付けが重要です。
・ 追加のトレーニングデータや特定のタスクに焦点を当てたトレーニングを行うことで、LLMのパフォーマンスを向上させることができます。

--------------------

ランゲージモデルの細かいチューニングに対するカーネルベースのアプローチ

論文：A Kernel-Based View of Language Model Fine-Tuning
URL：http://arxiv.org/abs/2210.05643v3

・グラフカーネルを使用して、熟練したランゲージモデルのデータチューニングを行う手法を提案する。
・提案手法は、生成タスクおよび自然言語推論タスクにおいて、最先端のモデルに対して高い性能を実現した。
・既存のチューニング手法と比較して、提案手法の特徴は、カーネルトリックを使用してモデルをより効率的にチューニングするため、学習時間が短いことである。
・提案手法は、異なる自然言語処理タスクのデータチューニングにも適用可能である。

--------------------

確定的制約付き確率的最適化のためのアダプティブサンプリング拡張ラグランジュ多項式法

論文：An Adaptive Sampling Augmented Lagrangian Method for Stochastic Optimization with Deterministic Constraints
URL：http://arxiv.org/abs/2305.01018v2

・確率的最適化問題における確定的制約の解決に向けた新しいアプローチを提案。
・アダプティブサンプリング拡張ラグランジュ多項式法という手法を用いて、確率的最適化問題を解く方法を提案。
・提案手法の有効性を実数値問題や電力需給管理問題で評価。
・提案手法は、既存の手法に比べて高い精度と効率を実現し、確定的制約を満たす可能性が高い解を得ることができることが示された。

--------------------

補間法とSVMの新しい同等性：カーネルと構造化特徴

論文：New Equivalences Between Interpolation and SVMs: Kernels and Structured Features
URL：http://arxiv.org/abs/2305.02304v1

・補間法とSVMは、異なるアプローチを持つが似たような問題を解決するために使用される。
・本論文では、補間法とSVMの新しい同等性が紹介された。
・カーネルを使用することで、補間法をSVMに変換することができる。
・構造化特徴を使用することで、SVMを補間法に変換することができる。
・これにより、補間法とSVMの2つの手法が融合され、より高い精度を持つ問題解決が可能になる。

--------------------



気になる論文があったら読んでみて下さいね！
それでは、また明日のデイリーダイジェストをお楽しみに！

アイブン編集部 https://aiboom.net/