01 arXiv · 2022
SilkTrain / R&D
연구 논문에서 검증된 시제품으로
저자의 코드와 관련 모델·데이터를 찾아, 사용 허가가 있는 데이터로 결과 하나를 재현하도록 전문가에게 의뢰하세요.
02 arXiv · 2023
Segment Anything
논문 읽기 · 2304.02643 ↗03 arXiv · 2020
Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
논문 읽기 · 2004.04906 ↗04 arXiv · 2023
Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model
논문 읽기 · 2305.18290 ↗05 arXiv · 2021
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
논문 읽기 · 2106.09685 ↗06 arXiv · 2020
Measuring Massive Multitask Language Understanding
논문 읽기 · 2009.03300 ↗07 arXiv · 2021
The FLORES-101 Evaluation Benchmark for Low-Resource and Multilingual Machine Translation
논문 읽기 · 2106.03193 ↗08 arXiv · 2021
Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
논문 읽기 · 2106.08265 ↗연결된 데이터와 소프트웨어에는 각 이용 조건이 적용됩니다. 시범 작업에는 승인된 데이터 또는 합성 데이터를 사용합니다.