いよいよ今夜です✨️ 皆さんにT-POPの魅力が沢山伝わりますように🤭 楽しみだー(((o(*ﾟ▽ﾟ*)o))) #TPOPShowCaseTokyo2024# #IzurinaCGM48# #伊豆田莉奈# #いずりな# #QRRAinJapan# #QuadLips# #PROXIEmaJAPANlaewna# #PERSESinJapan#

2024年4月5日に開催されますSuperball presents T-POP Showcase Tokyo 2024のチケット販売が現在行われています!! 詳細は公式サイト にてご確認下さい♪ 私はMCで出演します😊楽しみにしてます🥰 #TPOPShowcasetokyo2024# #IzurinaCGM48# #PERSES# #PROXIE# #QRRA# #QUADLIPS#

言語モデルの推論ミスには「型」があった。トークンレベルの不確実性が、その“失敗のサイン”を映し出します🔬 タイトル: How Language Models Fail: Token-Level Signatures of Committed and Persistent Reasoning Failures URL: 🔬 概要 言語モデルが推論にどう失敗するのかを、トークンレベルの不確実性から分析した研究です。失敗が立ち現れるパターンを特徴づけ、検出に活かせる手がかりを示します。 ❓ 解決する課題 モデルは推論に失敗しますが、そのメカニズムは未解明でした。「いつ・どう失敗が検出可能になるか」を理解することが、信頼性向上に不可欠です。 💡 方法論と提案手法 トークン単位の不確実性分析から、2つの失敗パターンを特定しました。 ・コミット型の失敗：早い段階で誤った推論経路に固執する。診断上の「コミット点」があり、それを過ぎるとトークンを足すほど検出が難しくなる ・持続的な不確実性：生成全体で不確実性が徐々に蓄積し、成功と失敗の区別には全トレースが必要 複数のモデル×データセットでシグナルを分析しました。 📊 実験結果 ・23のモデル×データセット構成で検証 ・反証可能な予測が23例中20例で成立（偶然を大きく上回る） ・不確実性シグナルが自己整合性を補完する場面と、冗長になる場面を識別 #LLM# #信頼性#

本日5月25日(月)25:35～、日本テレビ「#乃木坂スター誕生！SIX」放送です🌟# 今夜のゲストは #島谷ひとみ# さん🌺✨ #鈴木佑捺# が「Perseus-ペルセウス-」を熱唱します🎤❤️‍🔥 さらに！ #長嶋凛桜# が誕生日にソロとメンバーをプロデュース🥳 ぜひお見逃しなくっ👀‼️ #乃木坂46#