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GRPO の英語中心の現状に対し、多言語・非英語環境で大規模実験を行い、母語での推論学習の有効性を示した。
Apple Machine Learning は、データプライバシーへの懸念の高まりを受け、モデル学習への影響が微小なデータを優先的に削除する手法により、既存の最先端アンラーニング法よりも計算コストを大幅に削減できることを示した。
Apple Machine Learning は大規模言語モデルの推論効率向上のため、ドラフトとターゲットモデルを組み合わせた新手法「Arbitrage」を発表した。
Apple Machine Learning は、検索機能付き LLM が複雑な質問で不完全になりがちな課題に対し、複数の映画や多数の俳優への推論を同時に評価する新ベンチマークを発表した。