1) MusicLM - 텍스트 설명에서 고품질 음악을 생성하기 위한 생성 모델 (paper | tweet)
2) H3 - 상태 공간 모델(state space model)과 언어 모델링의 어텐션 사이의 성능 및 하드웨어 이용 측면에서의 격차를 줄이기 위한 방법 (paper | tweet)
3) A Watermark for LLMs - 소유권이 있는 언어 모델을 위한 워터마킹 프레임워크 (paper | tweet)
4) Make-A-Video3D - 입력 텍스트에서 동적 장면을 생성하기 위한 새로운 text-to-4D 모델 (paper | tweet)
5) ClimaX - 날씨 및 기후를 위한 기반 모델로, 다양한 대기과학 작업을 수행 (paper | tweet)
6) Open Problems in Applied Deep Learning - 딥러닝의 흥미로운 미해결 문제에 대해 학습하기 위한 새로운 참조 논문 (paper | tweet)
7) DetectGPT - 제로샷 기계 생성 텍스트 감지를 위한 연구로, LLM에서 추출한 로그 확률을 사용하여 해당 문단이 모델에서 샘플링되었는지 여부를 결정 (paper | tweet)
8) StyleGAN-T - GAN의 빠른 대규모 텍스트에서 이미지로의 합성에 있어서 경쟁력을 회복하기 위한 새로운 모델 (paper | tweet)
9) ProGen - large protein families 전체에서 예측 가능한 기능을 가진 단백질 서열을 생성할 수 있는 LLM (paper | tweet)
10) The Impossibility of Parallelizing Boosting - 부스팅의 병렬화 가능성에 대한 연구 (paper | tweet)
위 글은 NLP Newsletter by Elvis에서 게재를 허락 받고 가져와 번역한 글이며, 원문은 The top ML Papers of the Week (Jan 23 - Jan 29)에서 확인할 수 있습니다.
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