Bias

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入力–ラベル対応を強化する対照的デコーディングによるインコンテキスト学習の改善(Enhancing Input-Label Mapping in In-Context Learning with Contrastive Decoding)

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から「インコンテキスト学習という手法でAIを活用すべきだ」と言われまして、正直よく分からないのです。要は現場での使いみちと投資対効果が知りたいのですが、簡単に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、これ

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LLM判定者における非推移性の考察(Investigating Non-Transitivity in LLM-as-a-Judge)

田中専務拓海さん、最近、社内で『AIに評価させるのが当たり前になってきた』って話を聞くんですが、本当に信頼していいんでしょうか。うちの社員も『評価はAIに任せれば速い』と言うんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫ですよ、田中専務。今日話すのは、特に評価をするAI、つまりL

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深い線形ニューラルネットワークによる逆問題解法(Solving Inverse Problems with Deep Linear Neural Networks: Global Convergence Guarantees for Gradient Descent with Weight Decay)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「逆問題に強いニューラルネットの論文が出ました」と聞きまして。正直言って逆問題って何が肝心なのか、経営判断としてどう見るべきかが分からなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!逆問題(Inverse p

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非同次深層ネットワークに対する勾配降下法の暗黙的バイアス(Implicit Bias of Gradient Descent for Non-Homogeneous Deep Networks)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『Implicit bias』の話を持ってきて、AI導入の話が急にリアルになってきました。ただ、そもそも勾配降下法って現場で何を保証してくれるのか、経営判断にどう結びつくのか見えません。要点を教えていただけますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!

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ロバスト平均報酬強化学習における方策評価の有限サンプル解析(Finite-Sample Analysis of Policy Evaluation for Robust Average Reward Reinforcement Learning)

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「ロバストな強化学習を導入すべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないんです。これって投資対効果はどう見ればいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。まず要点を三つにまとめると、1) こ

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UNB StepUP-P150: 高解像度足底圧データによる歩行解析データセット (A dataset of high-resolution plantar pressures for gait analysis across varying footwear and walking speeds)

田中専務拓海さん、この論文って企業の現場で何に使えるんでしょうか。うちの工場で役立つなら部長たちに説明しやすいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は大量の高解像度「足底圧(plantar pressure)」データを公開したもので、歩行の特徴を下から見るために使える

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生成による予測の優位性(Predicting Through Generation: Why Generation Is Better for Prediction)

田中専務拓海先生、最近部下が『生成(generation)を使った予測が良い』と騒いでおりまして、正直何が変わるのか見当がつきません。要点を端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!一言で言うと、『モデルに答えを「生成」させると、内部情報をより有効に使えて予測精

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複数選択肢問題におけるLLMの好ましい思考方向の要因(What Makes the Preferred Thinking Direction for LLMs in Multiple-choice Questions?)

田中専務拓海先生、最近社内で「LLMは左から右に読むのと右から左に読むのとで得意不得意があるらしい」と聞きまして、正直ピンと来ません。これって要するに何が問題になっているのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、同じ大規模言語モデル

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形式言語で事前学習を行うと自然言語へのバイアスが付与される(Between Circuits and Chomsky: Pre-pretraining on Formal Languages Imparts Linguistic Biases)

田中専務拓海先生、最近部下が『事前に形式言語で学習させると自然言語への学習効率が上がる』という論文を持ってきまして、現場で投資すべきか迷っております。要するに現行のデータ増やすより効率的になるという話ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を追って整理しますよ。端的に言

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小さなモデルで大勝利:製品QAエージェントの幻覚削減に向けた知識蒸留対自己学習(Winning Big with Small Models: Knowledge Distillation vs. Self-Training for Reducing Hallucination in Product QA Agents)

田中専務拓海さん、最近部下から『小さいモデルでコスト抑えて運用しよう』って話が出てまして、でも『幻覚(hallucination)』って言葉が出てきて、何だか不安なんです。要するに現場で間違ったことを言うAIが増えるってことですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!幻覚(hallu