LLM შეფასების კრიტიკული ხარვეზები DROP ბენჩმარკში: ნორმალიზაციისა და „გაჩერების ტოკენების“ პრობლემა
Open LLM Leaderboard-ზე DROP ბენჩმარკის დამატების შემდეგ, მოდელების f1-ქულებმა მოულოდნელად დაბალი შედეგები აჩვენა. გამოკვლევამ გამოავლინა ორი ძირითადი პრობლემა: არასწორი ნორმალიზაცია, რომელიც უგულებელყოფდა რიცხვით პასუხებს არასტანდარტული სიცარიელის სიმბოლოების გამო, და წერტილის (.) „გაჩერების ტოკენად“ გამოყენება. ამ ხარვეზების აღმოფხვრა, მათ შორის \n სიმბოლოზე დაყოფა, მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ქულების კორელაციას საერთო შესრულებასთან. თუმცა, სრული ხელახალი შეფასება ძვირი და შრომატევადია, რაც მიუთ
PatchTST: ინოვაციური მოდელი დროითი რიგების გრძელვადიანი პროგნოზირებისთვის ტრანსფორმერების გამოყენებით
ICLR 2023-ზე წარდგენილი PatchTST მოდელი რევოლუციურ მიდგომას გვთავაზობს დროითი რიგების გრძელვადიანი პროგნოზირებისთვის ტრანსფორმერების გამოყენებით. მოდელი ეფუძნება ინდივიდუალური დროითი რიგების „პაჩებად“ დაყოფას, რაც არაერთ სარგებელს იძლევა. სტატიაში აღწერილია PatchTST-ის ვარჯიში Electricity მონაცემთა ნაკრებზე და მისი ტრანსფერული სწავლის შესაძლებლობები ETTh1 მონაცემთა ნაკრებზე, სადაც ნაჩვენებია მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება ნულოვანი სწავლის (zero-shot), წრფივი გამოძიების (linear probing) და სრული ფაინ
როგორ შევქმნათ მუსიკალური ფლეილისტი ტექსტური მოთხოვნით: Sentence Transformers და Gradio
ეს სტატია განმარტავს, თუ როგორ შეიძლება Sentence Transformers ბიბლიოთეკის სემანტიკური ძიების ფუნქციონალის გამოყენება სიმღერების ფლეილისტების შესაქმნელად ტექსტური მოთხოვნის საფუძველზე. აღწერილია წინადადების ემბედინგების გენერირება, მოდელის შერჩევა (მაგ. MS MARCO), გრძელი ტექსტების ლექსებად დაყოფა და ემბედინგების გამოყენება ძიებისთვის. პროექტი განხორციელებულია Gradio აპლიკაციის სახით, რომელიც ჰოსტირებულია Hugging Face Spaces-ზე, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ინტერაქტიულად მოძებნონ სიმღერები