論文の概要: Understanding Generative AI Content with Embedding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10437v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 22:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 17:33:21.625141
• Title: Understanding Generative AI Content with Embedding Models
• Title（参考訳）: 埋め込みモデルによる生成AIコンテンツ理解
• Authors: Max Vargas, Reilly Cannon, Andrew Engel, Anand D. Sarwate, Tony Chiang,
• Abstract要約: この研究は、現代のディープニューラルネットワーク(DNN)の内部表現を、従来の機能エンジニアリングの自動化形式として捉えている。 これらの埋め込みは、非構造化サンプルデータに解釈可能で高レベルな概念を明らかにすることができることを示す。 実データとAIモデルから生成されたデータの間には、本質的に分離性が存在するという実証的な証拠が見つかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.662332573448995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The construction of high-quality numerical features is critical to any quantitative data analysis. Feature engineering has been historically addressed by carefully hand-crafting data representations based on domain expertise. This work views the internal representations of modern deep neural networks (DNNs), called embeddings, as an automated form of traditional feature engineering. For trained DNNs, we show that these embeddings can reveal interpretable, high-level concepts in unstructured sample data. We use these embeddings in natural language and computer vision tasks to uncover both inherent heterogeneity in the underlying data and human-understandable explanations for it. In particular, we find empirical evidence that there is inherent separability between real data and that generated from AI models.
• Abstract（参考訳）: 高品質な数値的特徴の構築は、いかなる定量的データ分析にも不可欠である。 機能エンジニアリングは歴史的にドメインの専門知識に基づいたデータ表現を慎重に手作りすることで対処されてきた。 この研究は、組み込みと呼ばれる現代のディープニューラルネットワーク(DNN)の内部表現を、従来の機能エンジニアリングの自動化形式として捉えている。 トレーニングされたDNNに対して、これらの埋め込みは非構造化サンプルデータに解釈可能で高レベルな概念を明らかにすることができることを示す。 自然言語とコンピュータビジョンのタスクにこれらの埋め込みを用いて、基礎となるデータに固有の不均一性と、それに対する人間の理解可能な説明の両方を明らかにする。 特に、実データとAIモデルから生成されたデータに固有の分離性が存在するという実証的な証拠が見つかる。

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