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TestGen-LLMとは？ 論文『Automated Unit Test Improvement using Large Language Models at Meta』を読む 「Metaでの大規模言語モデルを使用した自動ユニットテスト改...
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論文 [論文]『A Data Science Pipeline for Algorithmic Trading: A Comparative Study of Applications for Finance and Cryptoeconomics』を読む
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論文 [論文]『WORLD MODEL ON MILLION-LENGTH VIDEO AND LANGUAGE WITH RINGATTENTION』
論文の内容 この研究について 『WORLD MODEL ON MILLION-LENGTH VIDEO AND LANGUAGE WITH RINGATTENTION』の論文では、長いビデオと言語のシーケンスを訓練する際の課題に対処するため...
論文 [論文] ReAct：言語モデルにおける推論と行動の相乗効果
ReActは、大規模言語モデルにおいて、推論トレースとタスク固有のアクションを組み合わせる革新的なアプローチです。この手法により、モデルは推論とアクションの能力を効果的に統合し、タスク解決においてより優れたパフォーマンスを発揮します。また、ReActはモデルの解釈可能性や信頼性を向上させ、様々な言語理解や意思決定タスクにおいて効果的に活用されています。