مدارهای جدید و رمزگشای منبع باز برای کد رنگارائه کننده: کریگ گیدنینویسندگان: کریگ گیدنی، کودی جونزجلسه S51: عملکرد و پیاده سازی کد تصحیح خطای کوانتومی IIپیوند به کاغذ انجام محاسبات فیزیک بدنه هارتری-فوک با مدل های زبان بزرگارائه کننده: یون آه کیمنویسندگان: یون آه کیمهینینگ پان، نایانتارا مودور، ویلیام تارانتو، سابهاشینی ونوگوپالان، یاسامان بحری، مایکل …
شاغلین یادگیری ماشین (ML) که به دنبال استفاده مجدد از مجموعه دادههای موجود برای آموزش مدل ML هستند، اغلب زمان زیادی را صرف درک دادهها، درک سازمان آن، یا کشف زیرمجموعه به عنوان ویژگی میکنند. در واقع، زمان زیادی وجود دارد که پیشرفت در زمینه ML توسط یک مانع اساسی مختل شده است: طیف گسترده …
مدل های زبان بزرگ (LLM) به طور قابل توجهی وضعیت هنر را برای حل وظایف مشخص شده با استفاده از زبان طبیعی بهبود بخشیده اند و اغلب به عملکردی نزدیک به عملکرد افراد می رسند. از آنجایی که این مدلها به طور فزایندهای عوامل کمکی را قادر میسازند، یادگیری مؤثر از یکدیگر میتواند برای آنها …
ارسال شده توسط Dave Steiner، دانشمند تحقیقات بالینی، Google Health، و Rory Pilgrim، مدیر محصول، Google Research در سراسر جهان کمبود دسترسی به تفسیر متخصص تصویربرداری پزشکی در رشتههای تخصصی از جمله رادیولوژی، پوست و پاتولوژی وجود دارد. فناوری یادگیری ماشینی (ML) میتواند با تقویت ابزارهایی که پزشکان را قادر میسازد این تصاویر را دقیقتر …
بعد از عمل بعدی f مشخص می شود، در مرحله دوم، باید آرگومان ها را تولید کنیم. همانطور که در بالا، Chain-of-Table سه مؤلفه را در اعلان همانطور که در شکل نشان داده شده در نظر می گیرد: (1) سؤال، (2) عملیات انتخاب شده و آرگومان های مورد نیاز آن، و (3) آخرین جدول میانی. …
GraphQA روی کارهای ساده مرتبط با نمودارها تمرکز می کند، مانند بررسی وجود یال، محاسبه تعداد گره ها یا یال ها، یافتن گره هایی که به یک گره خاص متصل هستند و بررسی چرخه های یک نمودار. این وظایف ممکن است اساسی به نظر برسند، اما نیاز به درک روابط بین گره ها و لبه …
به دلیل پیچیدگی درک و حل وظایف مختلف صرفاً با استفاده از دستورالعمل ها، اندازه LLM های چند وظیفه ای معمولاً از چندین میلیارد پارامتر تا صدها میلیارد متغیر است (به عنوان مثال FLAN-11B، T0-11B و OPT-IML-175B). در نتیجه، اجرای چنین مدلهای قابلتوجهی چالشهای قابلتوجهی ایجاد میکند، زیرا آنها نیاز به توان محاسباتی قابلتوجهی دارند …
ارسال شده توسط Mike Schaekermann، دانشمند پژوهشی، Google Research، و Ivor Horn، مدیر ارشد عدالت سلامت و مدیر، Google Core برابری سلامت با نابرابریهایی که دلایل زیادی دارد، یک نگرانی عمده اجتماعی در سراسر جهان است. این منابع شامل محدودیت در دسترسی به مراقبت های بهداشتی، تفاوت در درمان بالینی و حتی تفاوت های اساسی …
ما از دو تکنیک کلیدی برای کمک به همگرایی این مشکل بد استفاده می کنیم. اولی یک رمزگذار شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) بسیار سبک و آموزش دیده دینامیکی است که موقعیتهای دوربین را از تصاویر آموزشی پس میگیرد. ما یک تصویر آموزشی کوچک شده را به یک CNN چهار لایه ارسال می کنیم که وضعیت …
ارسال شده توسط پوجا رائو، پژوهشگر، پژوهشگر گوگل مجموعه داده های سلامت نقش مهمی در تحقیق و آموزش پزشکی ایفا می کنند، اما ایجاد مجموعه داده ای که دنیای واقعی را نشان می دهد می تواند چالش برانگیز باشد. به عنوان مثال، شرایط پوستی از نظر ظاهر و شدت متفاوت است و در رنگ های …