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Ontologyの作成に関する実用的な紹介であるこのガイドは、ドメインの範囲の定義、既存の語彙の再利用、クラス階層、プロパティ、インスタンスの構築など、ステップバイステップの方法論を概説し、Semantic RelationshipsやProtégé-2000内での反復的な洗練といった複雑な設計課題に対処します。

この論文では、自己報酬言語モデルを紹介します。大規模言語モデルが外部報酬モデルに依存せずに、自らの出力を反復生成、評価、最適化することで、自己整合性とパフォーマンス向上の新たなパラダイムを確立します。

2023年から2028年にかけての大規模ファンデーションモデルの劇的な成長を予測するデータ駆動型の予測で、EU AI規則のような新たに浮上するAIガバナンスフレームワークの下で、どれだけのモデルがトレーニングコンピュータのしきい値を超えるかを評価しています。

言語モデルエージェントが自らのタスクを自律的に再現できるかどうかを評価するために設計されたベンチマークスイート—RepliBenchは、エージェントの拡張性、エラーの蓄積、再現サイクルにわたる戦略的計画を測定します。