Artwork

Контент предоставлен Arize AI. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Arize AI или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize Content And Behavior

42:14
 
Поделиться
 

Manage episode 378352812 series 3448051
Контент предоставлен Arize AI. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Arize AI или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Deep Papers is a podcast series featuring deep dives on today’s seminal AI papers and research. Each episode profiles the people and techniques behind cutting-edge breakthroughs in machine learning.
In this episode, we discuss the paper, “Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize Content And Behavior.” This episode is led by SallyAnn Delucia (ML Solutions Engineer, Arize AI), and Amber Roberts (ML Solutions Engineer, Arize AI).
The research they discuss highlights that while LLMs have great generalization capabilities, they struggle to effectively predict and optimize communication to get the desired receiver behavior. We’ll explore whether this might be because of a lack of “behavior tokens” in LLM training corpora and how Large Content Behavior Models (LCBMs) might help to solve this issue.
Find the transcript and more here: https://arize.com/blog/large-content-and-behavior-models-paper-reading/

To learn more about ML observability, join the Arize AI Slack community or get the latest on our LinkedIn and Twitter.

  continue reading

30 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 378352812 series 3448051
Контент предоставлен Arize AI. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Arize AI или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Deep Papers is a podcast series featuring deep dives on today’s seminal AI papers and research. Each episode profiles the people and techniques behind cutting-edge breakthroughs in machine learning.
In this episode, we discuss the paper, “Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize Content And Behavior.” This episode is led by SallyAnn Delucia (ML Solutions Engineer, Arize AI), and Amber Roberts (ML Solutions Engineer, Arize AI).
The research they discuss highlights that while LLMs have great generalization capabilities, they struggle to effectively predict and optimize communication to get the desired receiver behavior. We’ll explore whether this might be because of a lack of “behavior tokens” in LLM training corpora and how Large Content Behavior Models (LCBMs) might help to solve this issue.
Find the transcript and more here: https://arize.com/blog/large-content-and-behavior-models-paper-reading/

To learn more about ML observability, join the Arize AI Slack community or get the latest on our LinkedIn and Twitter.

  continue reading

30 эпизодов

सभी एपिसोड

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство