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AI研究者の星

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惑星主: ♣︎ 𝐜𝐥𝐨𝐯𝐞𝐫 ♧
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山本二十六

山本二十六

あとCLIPはネット上の大量の一般的な画像データとキャプシャンで学習されているから、クライアントのナレッジベースに必ずしも適しているとは限らない。だからファインチューニングした方がいいかもしれないが、CLIPのファインチューンなんて話はあるのか。。??
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山本二十六

山本二十六

RAG検索用ナレッジベースのPDFはDePlotしてテキストと画像に分けて、質問内容とCLIP類似度で比較すれば、テキストのみよりかは精度上がりそうやな。けど問題のスペクトルデータをどう扱うべきか。。指導員の人はメタデータや画像解析によるデータ読み取り内容を使えば良いのでは、とのこと。
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山本二十六

山本二十六

perplexの回答を300字で要約してもらった。

『CLIPに画像、テキスト、図表、スペクトルなどをまとめて入れると、各モダリティの性質の違いが大きいため、共通の埋め込み空間で特徴がうまく表現されにくくなります。その結果、あるモダリティに有利な表現が別のモダリティには不利に働く「干渉」が起きやすく、情報量の偏りも生じます。さらに、単なる対応づけだけでは図表の構造理解やスペクトルのピーク把握のようなモダリティ固有の情報を十分に残せません。したがって、まずは「どの種類の情報が共通空間で失われるのか」を課題として切り分けるのが重要です。』

ふむ。要するにテキスト、図表、スペクトルデータそれぞれ異なる統計的・周波数的性質を持ち、情報量も違うから、一緒くたにするとそれらが混在・干渉し合って有効な情報を消してしまうといったところか。。?ひとますばそれぞれのモーダルがどのような統計的性質を持つのか詳しく解析する必要がありそう。


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山本二十六

山本二十六

研究テーマが決まった。

テキスト以外にも図表、スペクトルデータなどマルチモーダルなデータを含むユーザの質問に沿った回答を促す適切な埋め込み表現の探索。全て一緒くたにCLIPに混ぜ込むと精度が低いらしい。

難しいなぁ。。表現学習の事前知識がまだあまりないから、流石に勉強がいりそう。まずはなぜ一緒くたにすると精度下がるのかの課題の特定だな。
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山本二十六

山本二十六

会社での研究テーマが決まりそうだ。。楽しみ。けど勉強はせんゾォ。
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山本二十六

山本二十六

暇つぶしに自社の持ち株制度で5年間で1000万貯めるための月あたりの口数を時系列予測モデルで計算してみるか
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小川(ちいかわ)

小川(ちいかわ)

NVIDIAが公表した
PersonaPlex-7Bは、
日本語対応してますか?
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鬼無知m9(^Д^)

鬼無知m9(^Д^)

まさかのスナドラ888、gemma4:e4bがまぁまぁ動く。テキスト応答だけなら発熱もそんなないような気がする。
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鬼無知m9(^Д^)

鬼無知m9(^Д^)

スナドラ888でgemma4:e4bが動作するらしいので使ってないライツフォン1に入れてみる
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魚住

魚住

LLM詳しい方、パラメータ同士の相互作用とかの解釈可能性だったり学習における時間発展から挙動を読み解いたりで面白そうな論文ありますか
そっちの方の話やろうと思ってるんですがやや畑違いなので参考程度に色々読んで見ようかと
#質問をしたら誰かが答えてくれるタグ
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