19863 पेपर
यह शोध पत्र एलएचसी (LHC) सिमुलेशन के लिए बड़े होल्डआउट डेटासेट के बिना, जनरेटिव नेटवर्क की सांख्यिकीय सटीकता का अनुमान लगाने के लिए दो पूरक विधियों, औसत (averaging) और विभेदी प्रवर्धन (differential amplification) को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट चरण-स्थान (phase-space) क्षेत्रों में इवेंट प्रवर्धन व्यवहार्य है।
यह शोध पत्र साइन समस्याओं (sign problems) वाली थ्योरीज़ में स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं को समझने की चुनौतियों का समाधान करने के उद्देश्य से, कॉम्प्लेक्स लैंग्विन डायनेमिक्स (complex Langevin dynamics) द्वारा सैंपल की गई संभाव्यता वितरणों (probability distributions) को सीखने और उनके लक्षण वर्णन के लिए स्कोर-आधारित और एनर्जी-आधारित डिफ्यूजन मॉडल्स के अनुप्रयोग की जांच करता है।
यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साइकोमेट्रिक मूल्यांकन में डेटा संदूषण (data contamination) को व्यवस्थित रूप से मापने के लिए एक ढांचा प्रस्तावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि 21 मॉडल्स में लोकप्रिय इन्वेंट्रीज़ महत्वपूर्ण मेमोराइजेशन और स्कोर हेरफेर की समस्याओं से ग्रस्त हैं।
यह शोध पत्र डिस्ट्रीब्यूशन मैचिंग पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (DMPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो उनके नीति वितरण (policy distribution) को एक इष्टतम रिवॉर्ड-टिल्टेड लक्ष्य के साथ संरेखित करके डिफ्यूजन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग के बिना मौजूदा बेसलाइन की तुलना में पर्याप्त सटीकता सुधार प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि व्यक्तिगत रूप से उपयोगिता चाहने वाली गतिकी (dynamics) में समान रूप से स्थिर मिश्रित नैश संतुलन (mixed Nash equilibria) स्वाभाविक रूप से सामूहिक तर्कसंगतता रखते हुए दुर्बल पारेटो इष्टतम (weakly Pareto optimal) होते हैं, जिससे प्रिज़नर्स डिलेमा (prisoner's dilemma) में देखे जाने वाले सामाजिक रूप से अक्षम परिणामों को रोका जा सकता है।
यह शोध पत्र एक नवीन ऑनलाइन कॉन्फॉर्मल इन्फरेंस पद्धति प्रस्तावित करता है जो वितरण परिवर्तनों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) के अनुकूल तेजी से होने के लिए कुशल लीव-वन-आउट अपडेट के माध्यम से रेट्रोस्पेक्टिव एडजस्टमेंट का उपयोग करती है, जिससे मौजूदा फॉरवर्ड-ओनली दृष्टिकोणों की तुलना में भविष्यवाणियों के अंतराल की चौड़ाई को काफी कम करते हुए लगभग नाममात्र कवरेज प्राप्त किया जाता है।
यह शोध पत्र कंप्रेस एंड अटेंड ट्रांसफॉर्मर (CAT) को पेश करता है, जो एक मेटा-सीक्वेंस मिक्सर है जो संकुचित टोकन चंक्स (compressed token chunks) से डिकोड करके गुणवत्ता-लागत के बीच संतुलन पर टेस्ट-टाइम नियंत्रण सक्षम बनाता है, जिससे एक एकल मॉडल विविध कुशल आर्किटेक्चर के प्रदर्शन से मेल खाने के साथ-साथ डेंस ट्रांसफॉर्मर्स की तुलना में उच्च थ्रूपुट प्रदान करता है।
यह शोध पत्र FRO का प्रस्ताव करता है, जो एक फ्रंटएंड रिस्पॉन्स-ओरिएंटेड इनपुट ट्रांसफॉर्मेशन विधि है जो एक इम्पलिसिट एन्सेम्बल परिप्रेक्ष्य के माध्यम से मॉडल फ्रंटएंड रिस्पॉन्स को समृद्ध करने के लिए ब्लॉक-वाइज स्ट्रेच-एंड-श्रिंक और पर्सपेक्टिव डीफॉर्मेशन ऑपरेटर्स का उपयोग करके एडवर्सरियल ट्रांसफरैबिलिटी को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र CUDA-L2 को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा सिस्टम है जो हाफ-प्रिसिजन जनरल मैट्रिक्स मल्टीप्लाई (HGEMM) कर्नेल्स को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे torch.matmul, cuBLAS और cuBLASLt जैसे स्थापित बेसलाइन्स की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है, क्योंकि यह उन पैमानों पर कॉन्फ़िगरेशन स्पेस का व्यवस्थित रूप से अन्वेषण करता है जो मानव इंजीनियरों के लिए अव्यवहारिक हैं।
यह शोध पत्र साइबर सुरक्षा वर्गीकरण कार्यों के लिए कुशल और सुदृढ़ वेरिएशनल क्वांटम सर्किट को स्वचालित रूप से खोजने हेतु अनिश्चितता अंशांकन (अनसर्टेन्टी कैलिब्रेशन) के लिए मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट के साथ एक GNN सरोगेट का उपयोग करने वाले एक ग्राफ-आधारित बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है।