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2024年9月25日のブックマーク (2件)

  • LLM 勉強会

    LLM 勉強会 勉強会では、自然言語処理および計算機システムの研究者が集まり大規模言語モデルの研究開発について定期的に情報共有を行っています。 具体的には、以下の目的で活動しています。 オープンソースかつ日語に強い大規模モデルの構築とそれに関連する研究開発の推進 上記に関心のある自然言語処理および関連分野の研究者によるモデル構築の知見や最近の研究の発展についての定期的な情報交換 データ・計算資源等の共有を前提とした組織横断的な研究者間の連携の促進 モデル・ツール・技術資料等の成果物の公開 詳細は趣旨説明をご覧ください。 News

  • 資料

    勉強会で使用されたサーベイ・発表資料を公開しています。 日語LLMまとめも公開しています。 2024-01-22 観測データからのLLMの学習及び自己改善ループについて、因果推論手法との接地(京大 三内) ichikara-instructionを使ったLLMの人間による評価とGPTによる評価の比較分析 (理研 関根) Kotoba Tech.の状態空間モデルと音声能力開発 (Kotoba Tech. 小島) 大規模言語モデルSwallow (東工大 岡崎、水木) 安全性WG (関根) コーパス構築WG (河原) 評価・チューニングWG (宮尾) モデル構築WG (鈴木) 2023-11-29 LLM-jp 状況報告(黒橋) LLMの安全対策サーベイと日語データ(理研AIP 鈴木久美) ビジネスのドメインや最新情報に対応した130億パラメータの日語事前学習モデルの開発(ストックマーク