Fugu-MT 論文翻訳(概要): Statistical inference on black-box generative models in the data kernel perspective space

論文の概要: Statistical inference on black-box generative models in the data kernel perspective space

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01106v2
Date: Sun, 16 Feb 2025 00:52:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-18 14:06:16.808885
Title: Statistical inference on black-box generative models in the data kernel perspective space
Title（参考訳）: データカーネルパースペクティブ空間におけるブラックボックス生成モデルに関する統計的推測
Authors: Hayden Helm, Aranyak Acharyya, Brandon Duderstadt, Youngser Park, Carey E. Priebe,
Abstract要約: ブラックボックス生成モデルの表現結果をモデルレベルの統計的推論タスクに拡張する。モデルレベルの表現は複数の推論タスクに有効であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.948308354932639
License:
Abstract: Generative models are capable of producing human-expert level content across a variety of topics and domains. As the impact of generative models grows, it is necessary to develop statistical methods to understand collections of available models. These methods are particularly important in settings where the user may not have access to information related to a model's pre-training data, weights, or other relevant model-level covariates. In this paper we extend recent results on representations of black-box generative models to model-level statistical inference tasks. We demonstrate that the model-level representations are effective for multiple inference tasks.
Abstract（参考訳）: 生成モデルは、さまざまなトピックやドメインにまたがって、人間の専門レベルのコンテンツを生成することができる。生成モデルの影響が増大するにつれて、利用可能なモデルの集合を理解するための統計的手法を開発する必要がある。これらの手法は、ユーザーがモデルの事前学習データ、重み、その他の関連するモデルレベルの共変量に関連する情報にアクセスできないような設定において特に重要である。本稿では,ブラックボックス生成モデルの表現に関する最近の結果を,モデルレベルの統計的推論タスクに拡張する。モデルレベルの表現は複数の推論タスクに有効であることを示す。

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