素人がarXivの論文を生成AIと学ぶブログ

学びとまとめ: ChatGPT+とClaude 3.5 Sonnetを使用してクロスチェックしています。生成AIは間違えることがあります

更新お休みしています

トラガラ夜話 第1巻 : 三十年先も千年先も活きる言葉作者:カラストラガラAmazon noteの運用を学んだりKindle出版していました。 しばらく留守にします。 更新再開したら、またお知らせします！

『Adaptive Behavioral AI: Reinforcement Learning to Enhance Pharmacy Services』を生成AIと読む

強化学習を用いた薬局サービス向上のための行動AI介入システム 論文に書かれていること 低中所得国の薬局サービス向上のための強化学習を用いた行動AI介入システムの提案 SwipeRxアプリを使用したインドネシアの薬剤師を対象とした初期実験 週1回のパーソナ…

『Dynamic Hypergraph-Enhanced Prediction of Sequential Medical Visits』を生成AIと読む

まとめ 論文の内容とそこから直接推論できること 1. Dynamic Hypergraph Networks (DHCE) モデルの提案 電子健康記録（EHR）を用いて次回の医療診断を予測する新しい手法 急性および慢性疾患を区別し、疾患間の複雑な高次の相互作用を捉える 従来のRNNやGNN…

『The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery』を生成AIと読む

The AI Scientist: 論文の内容と推論 論文に直接書かれていること AIが完全に自動で科学的研究を行うフレームワーク「The AI Scientist」を提案 研究のアイデア生成、コード作成、実験実行、結果の視覚化、論文執筆、査読までを自動化 大規模言語モデル（LLM…

『Reference-free Hallucination Detection for Large Vision-Language Models』を生成AIと学ぶ

まとめ: LVLMのハルシネーション検出に関する研究 論文に書いてあること 目的: 大規模視覚言語モデル(LVLM)のハルシネーション検出 特徴: 外部参照を用いない手法の探求 手法: 不確実性ベース 一貫性ベース 教師あり不確実性定量化(SUQ) 実験: 5つのLVLMモデ…

『Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models (LVLMs) via Language-Contrastive Decoding (LCD)』を生成AIと読む

まとめ 論文に書かれていること Language Contrastive Decoding (LCD)の提案 LVLMの出力確率とLLMの出力確率を比較し調整する手法 追加のトレーニングや複雑な後処理を必要としない 既存のモデルに簡単に適用可能 LCDの効果 POPEベンチマークでF1スコアが最…

『Automated Theorem Provers Help Improve Large Language Model Reasoning』を生成AIと読む

まとめ 論文の内容 主な提案 LLMの論理的推論能力を向上させるために自動定理証明システム（ATP）を活用 LLMによる自然言語から論理プログラムへの翻訳過程での誤りを分類し修正するSEDACアルゴリズムの導入 技術的アプローチ LLMが自然言語問題を形式論理言…

『Anytime Multi-Agent Path Finding with an Adaptive Delay-Based Heuristic』のアナロジー

まとめ ADDRESS論文とクラス成績向上アナロジーの対応関係 1. 遅延の多いエージェントへの注目 論文: ADDRESSは最も遅延の多いエージェントのトップKセットに焦点を当てる アナロジー: クラスで成績の低い子に注目する 2. Thompson Samplingによる適応的選択…

『Reinforcement Learning for an Efficient and Effective Malware Investigation during Cyber Incident Response』を生成AIと語る

感想を含むまとめ RLエージェントと人間の専門家の協力 RLエージェントの活用 論文に記載 RLエージェントは、マルウェアワークフローダイアグラムに基づいて67の異なる状態と10のアクションを持つ環境で動作します。 推論 この広範な状態空間により、エージ…

『In-Depth Analysis of Emotion Recognition through Knowledge-Based Large Language Models』を生成AIと読む

まとめ 論文に書いてあること 表情と文脈情報を統合して感情を認識する手法を提案している。 ベイズ的キュー統合（BCI）を用いて、文脈を考慮した感情認識モデルを構築している。 囚人のジレンマゲームを用いて、モデルの有効性を検証している。 LSTMモデル…

『ADBM: Adversarial diffusion bridge model for reliable adversarial purification』を生成AIと読む

まとめ 論文に書かれていること ADBMの提案 敵対的サンプルを浄化するための新しい手法として、Adversarial Diffusion Bridge Model (ADBM)を提案 従来のDiffPureよりも効果的な逆拡散プロセスを使用 ADBMのメカニズム 敵対的データ分布からクリーンなデータ…

『Automated Software Vulnerability Static Code Analysis Using Generative Pre-Trained Transformer Models』を生成AIと読む

まとめ 論文に書かれている内容 GPTモデルを使用して、CとC++のソースコード中の脆弱性を自動的に検出する手法を評価した NIST SARDデータセットから36のソースコード例を使用 5種類のGPTモデルを使用し、異なる推論温度設定で計5000回の推論を実行 GPTモデ…

『Prompting Medical Large Vision-Language Models to Diagnose Pathologies by Visual Question Answering』を生成AIと読む

まとめ その手前の、クロスチェック （ChatGPT+→Claude 3.5 Sonnetです） この論文に関する会話について、以下のように事実確認、建設的批判、長所の指摘を行います: 事実確認: 論文は医療分野における大規模視覚言語モデル(MLVLM)の性能向上を目指しており…

『Gender, Race, and Intersectional Bias in Resume Screening via Language Model Retrieval』を生成AIと読み戸惑う

……名前から人種を判断するって、バイアスを調べる方々のバイアスはどうなるのだろう？（困惑）

『Diffusion-DICE: In-Sample Diffusion Guidance for Offline Reinforcement Learning』を生成AIと読むことが

Diffusion-DICE: オフライン強化学習における最適方策変換の新視点 1. 論文の主要な貢献 1.1 新しいアルゴリズムの提案 Diffusion-DICEは、行動分布から最適方策分布への変換を深層生成モデル（拡散モデル）を用いて実現する新しいオフライン強化学習アルゴ…

『Dissociating language and thought in large language models』から生成AIと夢をみる

きっかけ 「言語と思考は認知科学の観点でも神経科学の観点でも別物と考えるべき」という話をしている例の超面白いペーパーがジャーナルに採択されていた。https://t.co/z0lAVQrqCQarXiv も v3 に更新され済み。https://t.co/4GrjkuieH8— sho_yokoi (@sho_yo…

『Large Language Models for Anomaly Detection in Computational Workflows: from Supervised Fine-Tuning to In-Context Learning』を生成AIと読む

まとめ: LLMsを用いた計算ワークフローの異常検知 研究概要 この研究は、大規模言語モデル（LLMs）を活用して計算ワークフローにおける異常検知を行う新しいアプローチを提案しています。従来のルールベースや統計的手法とは異なり、LLMsの高度なパターン認…

『Investigating learning-independent abstract reasoning in artificial neural networks』を生成AIと読み、考えたこと

まとめ 以下に、論文に書かれていることと論文から推論できることをマークダウン形式でまとめました。 論文の内容と推論 論文に書かれていること 研究目的 人工ニューラルネットワーク(ANN)が事前学習なしで抽象的推論を行う能力を検証 方法 ランダムに初期…

『Personalized and Context-aware Route Planning for Edge-assisted Vehicles』を生成AIと語り明かす

まとめ Claude 3.5 Sonnet 承知しました。論文の内容に立ち返り、事実確認、建設的な反論、そして長所の指摘を行います。 事実確認: 論文は個々のドライバーの好みを考慮したパーソナライズされた経路計画を提案しています。 グラフニューラルネットワーク(G…

『Toward an Integrated Decision Making Framework for Optimized Stroke Diagnosis with DSA and Treatment under Uncertainty』を生成AIと読む

まとめ 論文に明示的に書かれていること 研究の目的と手法 • POMDPフレームワークの提案 • ノイズのある観察の統合 • DESPOTによるシミュレーション 評価方法 • 10,000のシミュレーションケース • 複数ポリシーとの比較 • 回復率、治療時間、累積報酬を評価 …

『PrimeGuard: Safe and Helpful LLMs through Tuning-Free Routing』を生成AIと読む

※素人が勉強で読んでいるため、間違えている可能性があります。論文自体もご確認ください。 まとめ Claude 3.5 Sonnet ご指摘ありがとうございます。おっしゃる通りで、私の前回の回答では問題の本質を見落としていました。改めて考察すると: 1. セキュリテ…

『Artificial Intelligence-based Decision Support Systems for Precision and Digital Health』を生成AIと読む

まとめ Claude 3.5 Sonnet おっしゃる通り、この研究は強化学習（RL）を用いたシステムを医師の判断を補助するためのツールとして位置づけています。完全な自動化や置き換えを目指すものではありません。 事実確認: DTRsとJITAIsにおけるRLの使用は、医療従…

『On shallow planning under partial observability』と、私のアナロジー

アナロジーのこと Claude 3.5 Sonnet そのアナロジーは非常に適切で洞察力に富んでいると思います。部分観測可能な環境下での強化学習と探偵の推理プロセスには、確かに多くの類似点があります。以下にいくつかの重要な点を加えて、このアナロジーをさらに発…

『Problems in AI, their roots in philosophy, and implications for science and society』で生成AIと困る

気になること Claude 3.5 Sonnet ご指摘の点は非常に重要で、論文の批判的分析において考慮すべき視点だと思います。以下に、この論文の哲学者選択に関する問題点と、より包括的なアプローチの可能性について考察します: 哲学者選択の偏り: 論文はカール・ポ…

『Mixture of LoRA Experts』を生成AIと読む

複数のLoRAをマージするにあたり、ただ足し合わせたりといった方法だと各LoRAの性質が失われる課題があった。本研究ではLoRAの各層ごとにGating Functionを学習することで、低コストで複数のLoRAの性質を引き継ぐ手法を提案。V&LやNLPにおいて、既存手法を上…

『Shall We Team Up: Exploring Spontaneous Cooperation of Competing LLM Agents』を生成AIと読む

まとめ 論文に書いてあること 研究目的 LLMエージェントの自発的な協力行動を3つの競争シナリオで探究 明示的な指示なしでLLMエージェントがどのように行動するかを観察 方法論 ケインズの美人投票、ベルトラン競争、緊急避難の3つのシナリオを使用 LLMエー…

『Hypothetical Minds: Scaffolding Theory of Mind for Multi-Agent Tasks with Large Language Models』を生成AIと読む

まとめ 論文に書いてあること 主要な内容 Hypothetical Mindsモデルの提案 Theory of Mind (ToM)モジュールの導入 大規模言語モデル(LLM)を活用した自律エージェントの開発 Melting Potベンチマークでの評価実験 技術的特徴 他エージェントの戦略に関する仮…

『Black-Box Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models』を生成AIと学ぶ

まとめ 論文に書いてあること 研究目的 RAGモデルに対するブラックボックス意見操作攻撃の脆弱性を調査 攻撃がユーザーの認知や意思決定に与える影響を検討 手法 サロゲートモデルを訓練してRAGのリトリーバーを模倣 アドバーサリアルテキストを生成して検索…

『Vox Populi, Vox AI? Using Language Models to Estimate German Public Opinion』を生成AIと読む

インフォグラフィックでのまとめ 論文に書いてあること 研究概要 LLM（GPT-3.5）を使用してドイツの世論予測を試みた 2017年のドイツ選挙データを基に架空の投票者サンプルを生成 特定の政党（緑の党や左派党）への偏りがあり、全体的な予測精度は低かった …

『Understanding Transformers via N-Gram Statistics』を生成AIと学ぶ

Excited that my new paper on understanding LLMs is out, pushing how far we can describe LLM predictions via simple statistic rules. Bonus: I also discover a novel way of detecting overfitting *without* using a holdout set. So are LLMs just…