条件付き分位点対比(CQC)の直接的かつ二重にロバストな推定法
TL;DR条件付き処置効果(HTE)分析において、共変量と未処置応答の両方を条件とする「条件付き分位点対比(CQC)」の初めての直接推定法が提案されました。従来の間接的な手法とは異なり、CQCを直接モデル化することで解釈性を高め、理論的にも二重にロバストな性質を維持しつつ、推定精度を向上させています。
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TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
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TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
TL;DR条件付き処置効果(HTE)分析において、共変量と未処置応答の両方を条件とする「条件付き分位点対比(CQC)」の初めての直接推定法が提案されました。従来の間接的な手法とは異なり、CQCを直接モデル化することで解釈性を高め、理論的にも二重にロバストな性質を維持しつつ、推定精度を向上させています。
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