論文の概要: Designing Multi-Step Action Models for Enterprise AI Adoption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14645v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 18:37:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 03:52:54.838167
- Title: Designing Multi-Step Action Models for Enterprise AI Adoption
- Title(参考訳): エンタープライズAI導入のためのマルチステップアクションモデルの設計
- Authors: Shreyash Mishra, Shrey Shah, Rex Pereira,
- Abstract要約: 本稿では,企業におけるAI導入を妨げる課題に対処するために,Empsingが設計したクローズドソースAIモデルであるMulti-Step Action Model(MSAM)を紹介する。
厳格なテスト手法を通じてMSAMのパフォーマンスを評価し、組織内のAI採用の進展にその潜在的影響を想定している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3741740819088444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces the Multi-Step Action Model (MSAM), a closed-source AI model designed by Empsing to address challenges hindering AI adoption in enterprises. Through a holistic examination, this paper explores MSAM's foundational principles, design architecture, and future trajectory. It evaluates MSAM's performance via rigorous testing methodologies and envisions its potential impact on advancing AI adoption within organizations.
- Abstract(参考訳): 本稿では,企業におけるAI導入を妨げる課題に対処するために,Empsingが設計したクローズドソースAIモデルであるMulti-Step Action Model(MSAM)を紹介する。
本稿では,MSAMの基本原理,設計アーキテクチャ,今後の軌道について概観する。
厳格なテスト手法を通じてMSAMのパフォーマンスを評価し、組織内のAI採用の進展にその潜在的影響を想定している。
関連論文リスト
- On the Modeling Capabilities of Large Language Models for Sequential Decision Making [52.128546842746246]
大規模な事前訓練されたモデルでは、推論や計画タスクのパフォーマンスがますます向上している。
我々は、直接的または間接的に、意思決定ポリシーを作成する能力を評価する。
未知の力学を持つ環境において、合成データを用いた微調整LDMが報酬モデリング能力を大幅に向上させる方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T03:12:57Z) - Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T06:31:03Z) - MFE-ETP: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multi-modal Foundation Models on Embodied Task Planning [50.45558735526665]
具体的タスクプランニングにおけるMFMの性能について,より深く,包括的に評価する。
我々は,その複雑で可変なタスクシナリオを特徴付けるMFE-ETPという新しいベンチマークを提案する。
ベンチマークと評価プラットフォームを用いて、いくつかの最先端のMFMを評価し、それらが人間レベルの性能に著しく遅れていることを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-06T11:07:18Z) - Science based AI model certification for new operational environments with application in traffic state estimation [1.2186759689780324]
さまざまなエンジニアリング領域における人工知能(AI)の役割の拡大は、AIモデルを新たな運用環境にデプロイする際の課題を強調している。
本稿では,新しい運用環境における事前学習型データ駆動モデルの適用可能性を評価するための,科学ベースの認証手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T16:28:00Z) - Science based AI model certification for untrained operational environments with application in traffic state estimation [1.2186759689780324]
さまざまなエンジニアリング領域における人工知能(AI)の役割の拡大は、AIモデルを新たな運用環境にデプロイする際の課題を強調している。
本稿では,未訓練の運用環境における事前学習データ駆動モデルの適用可能性を評価するための,科学ベースの認証手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T03:01:25Z) - Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations [0.0]
本稿では,AI行動の確率的性質と,プロトタイピングツールの非専門家へのアクセシビリティの制限による課題に焦点を当てる。
デザインサイエンスリサーチ(DSR)アプローチが提示され、AIプロトタイピングプロセスの改善を目的とした概念的フレームワークが完成する。
このフレームワークは、プロトタイピング中の非専門家の入力と評価のシームレスな取り込みを記述し、アクセシビリティと解釈可能性を高めるために、ノーコードAutoMLの可能性を活用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T16:00:32Z) - Let's reward step by step: Step-Level reward model as the Navigators for
Reasoning [64.27898739929734]
Process-Supervised Reward Model (PRM)は、トレーニングフェーズ中にステップバイステップのフィードバックをLLMに提供する。
LLMの探索経路を最適化するために,PRMからのステップレベルのフィードバックを応用した欲求探索アルゴリズムを提案する。
提案手法の汎用性を探るため,コーディングタスクのステップレベル報酬データセットを自動生成する手法を開発し,コード生成タスクにおける同様の性能向上を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T05:21:50Z) - The Participatory Turn in AI Design: Theoretical Foundations and the
Current State of Practice [64.29355073494125]
本稿は、既存の理論文献を合成して、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
我々は、最近発表された研究および12人のAI研究者および実践者に対する半構造化インタビューの分析に基づいて、AI設計における参加実践の現状に関する実証的な知見を述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T05:30:42Z) - Navigating the Complexity of Generative AI Adoption in Software
Engineering [6.190511747986327]
ソフトウェア工学における生成人工知能(AI)ツールの採用パターンについて検討した。
個人レベル、技術レベル、社会的レベルの影響要因を分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T11:05:19Z) - On Realization of Intelligent Decision-Making in the Real World: A
Foundation Decision Model Perspective [54.38373782121503]
FDM(Foundation Decision Model)は、様々な意思決定タスクをシーケンスデコーディングタスクとして定式化することで開発することができる。
本稿では、FDMの実装であるDigitalBrain(DB1)を13億のパラメータで実証し、870のタスクで人間レベルのパフォーマンスを達成するケーススタディを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-24T06:16:45Z) - Developing and Operating Artificial Intelligence Models in Trustworthy
Autonomous Systems [8.27310353898034]
このワーク・イン・プログレス・ペーパーはAIベースのASの開発と運用のギャップを埋めることを目的としている。
私たちはそれを実践するために、新しく包括的なDevOpsアプローチを提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-11T17:52:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。