Temporal
Issue Date: 2025-10-21 [Paper Note] OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni-Modal Understanding LLM, Hanrong Ye+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- OmniVinciは、視覚と音声を統合したオムニモーダルLLMを構築するプロジェクトであり、3つの革新（OmniAlignNet、Temporal Embedding Grouping、Constrained Rotary Time Embedding）を提案。2400万の会話データを用いて、モダリティ間の相互強化を実現。DailyOmni、MMAR、Video-MMEでの性能向上を達成し、トレーニングトークンの使用量を大幅に削減。ロボティクスや医療AIなどの応用におけるオムニモーダルの利点を示す。 Comment
pj page: https://nvlabs.github.io/OmniVinci/
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image, video, テキスト, 音声を理解しテキストを出力（TTSも可）するモデルに関する新たなアーキテクチャとデータキュレーションパイプラインを提案している模様
#Pocket #NLP #LanguageModel #read-later
Issue Date: 2025-05-27 Temporal Sampling for Forgotten Reasoning in LLMs, Yuetai Li+, arXiv'25 GPT Summary- ファインチューニング中にLLMsが以前の正しい解法を忘れる「時間的忘却」を発見。これに対処するために「時間的サンプリング」というデコーディング戦略を導入し、複数のチェックポイントから出力を引き出すことで推論性能を向上。Pass@kで4から19ポイントの改善を達成し、LoRA適応モデルでも同様の利点を示す。時間的多様性を活用することで、LLMsの評価方法を再考する手段を提供。 Comment
元ポスト:
Temporal ForgettingとTemporal Sampling
#DocumentSummarization #NLP
Issue Date: 2017-12-28 [Paper Note] HLTCOE at TREC 2013: Temporal Summarization, Xu et al, TREC'13, 2014.02
・次のモジュールにより構成される。Preprocess, Retrieval, Information expansion, Sentence choosing and ranking
・Preprocess: GPGファイルをTXTファイルに変換。indexをはる。
・Retrieval: 検索エンジンとしてLemur searchを使っている。クエリ拡張と単語の重み付けができるため。（DocumentをRetrievalする）
・Information Expansion: 検索結果を拡張するためにK-meansを用いる。
・Sentence choosing and ranking: クラスタリング後に異なるクラスタの中心から要約を構築する。
time factorとsimilarity factorによってsentenceがランク付けされる。（詳細なし）
・Retrievalにおいては主にTF-IDFとBM25を用いている。
・traditionalなretrieval methodだけではperform wellではないので、Information Expansionをする。k-meansをすることで、異なるイベントのトピックに基づいてクラスタを得ることができる。クラスタごとの中心のドキュメントのtop sentencesをとってきて、要約とする。最終的にイベントごとに50 sentencesを選択する。
・生成したSequential Update Summarizationからvalueを抜いてきて、Value Trackingをする。
・Updateの部分をどのように実装しているのか？