최신논문

언어모델은 추론 작업에 인간과 유사한 콘텐츠 효과를 보여줍니다.

교육을 위한 생성 AI의 책임 있는 개발을 향하여: 평가 중심적 접근 방식

OpenAI 최초의 슈퍼얼라이먼트 논문 발표

기초 자동 평가자: 더 나은 자동 평가를 위한 대규모 언어 모델 길들이기

백만 명의 전문가의 혼합

Q-Sparse: 모든 대규모 언어모델은 완전 희소 활성화 가능

Mobility VLA: Long-Context VLM 및 Topological Graph를 사용한 다중 모드 지침 탐색

공리적 훈련을 통한 트랜스포머 인과 추론 교육

PaliGemma: transfer를 위한 다재다능한 3B VLM

Many-Shot In-Context 학습

오프라인 Actor-Critic 강화 학습은 대형 모델로 확장됩니다.

검색 없이 그랜드마스터 레벨 체스

학습(테스트 시간에 학습): 표현적 숨겨진 상태를 가진 RNN

반복적 자기 개선에서의 자발적 보상 해킹

점들을 연결하기: LLM은 다양한 교육 데이터에서 잠재 구조를 추론하고 언어화할 수 있습니다.

언어모델은 확률론적 추론이 가능합니다

초월: 생성모델은 이를 교육하는 전문가보다 성능이 뛰어날 수 있습니다.

Monte Carlo Tree를 통한 GPT-4 레벨 수학 올림피아드 솔루션 액세스 LLaMa-3 8B를 사용한 자체 정제

이미지는 재구성 및 생성을 위해 32개의 토큰만큼 가치가 있습니다.

자동화된 프로세스 감독을 통해 언어모델의 수학적 추론 개선