最近の記事
【論文要約】LongRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Long-context LLMs【Claude3.5 Sonnet】
イントロダクション今回はRAG手法を改良し、従来の手法より長い検索ユニットを構築し、精度を向上させたLongRAG手法を提案している論文について要約する。今回もClaude3.5 Sonnetを用いている。 TL;DRLongRAGは、従来のRAGシステムより長い検索ユニット（平均6,000トークン）を使用し、検索性能を大幅に向上させました。 コーパスサイズを30倍圧縮（22Mから600Kへ）しながら、トップ1回答再現率を20ポイント向上（52.24%から71.69%へ）
【論文要約】Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces【自分用メモ】
イントロダクション今回は『Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude3.5 Sonnetに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の主な目的は、長いシーケンスを効率的にモデリングできる新しいディープラーニングアーキテクチャ「Mamba」を提案することです。具体的には以下の目標の達成を目指しています: 線形時間
【論文要約】Ad Auctions for LLMs via Retrieval Augmented Generation【Claude3.5 Sonnet】
イントロダクション今回は2024/6/20に発表されたばかりのClaude3.5 Sonnetを使用して論文要約を行った。前回の記事までのGemini1.5 proやClaude3 Opusを用いた論文要約との差を感じてみてほしい。 今回の論文要約には以下のRAGを用いたAd Auctionの手法を提案した論文を用いた。 TL;DRLLMの出力に広告を統合するための新しいオークションメカニズム「セグメントオークション」を提案 RAG（検索拡張生成）フレームワークを活用し、
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【論文要約】MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning【自分用メモ】
今回は『MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning』というLoRAを発展させた手法を提案した以下の論文を要約する。論文のpdfをGemini Advanced(Gemini 1.5 pro)に渡して要約させた。 研究の目的と背景目的 本研究の目的は、大規模言語モデル(LLM)の効率的なファインチューニング手法であるLoRAの限界を分析し、その問題点を克服する新しい手法MoRAを提案することです。
【論文要約】Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model【メモ】
イントロダクション今回は『Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model』というDPO手法を提案した以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、人間の好みに沿うようにニューラル言語モデル(LM)を効率的に微調整する新しいアルゴリズム「Direct Preference Op
【論文要約】Megalodon: Efficient LLM Pretraining and Inference with Unlimited Context Length【自分用メモ】
イントロダクション今回は『Megalodon: Efficient LLM Pretraining and Inference with Unlimited Context Length』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、大規模言語モデル(LLM)の事前学習と推論の効率を改善し、無制限の文脈長に対応できる新しいニューラルアーキテクチャMEGALODONを開発すること
【論文要約】Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages【自分用メモ】
イントロダクション今回は『Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、大規模言語モデル(LLM)に対し、新しい言語での会話能力と人間の価値観に沿ったモデルアライ
【論文要約】RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding【メモ】
イントロダクション今回は『RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、Transformer言語モデルにおいて、相対位置情報を利用した新しい位置エンコーディング手法Rotary Position Embedding (RoPE)を提案し、性能を向上させる
【論文要約】Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models【メモ】
イントロダクション今回は『Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、より効率的で高性能な言語モデルを開発することである。具体的には、以下の2つの新しいモデルアーキテクチャを提案している。 H
