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LLM
論文
LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack（干し草の中の針）」テスト結果とプロンプト例
By Asa-jirow
/ 2024/04/22
LLMがプロンプト内の情報をどの程度正確...
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LLM
プロンプト
論文
プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果
By Asa-jirow
/ 2024/04/19
プロンプトに例示を含めることにより新しい...
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LLM
画像認識
論文
Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』
By Asa-jirow
/ 2024/04/18
「スマホ画面上のオブジェクトを理解するの...
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LLM
プロンプト
論文
LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング
By Asa-jirow
/ 2024/04/17
UCバークレーの研究者たちは、LLMがよ...
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LLM
政治・社会
教育・キャリア
論文
ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか？大規模な調査の結果
By Asa-jirow
/ 2024/04/16
今回研究者らは、ChatGPTが学術論文...
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LLM
論文
どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果 データセットと要約ノウハウも公開
By Asa-jirow
/ 2024/04/15
LLMは現在、技術的には10万トークン（...
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LLM
論文
Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす
By Asa-jirow
/ 2024/04/12
GPT-4やClaude 3といった最先...
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LLM
論文
時系列分析におけるLLMの可能性について
By Asa-jirow
/ 2024/04/11
Microsoftなどの研究者らは、LL...
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LLM
論文
ChatGPTと実際に交わされた会話の世界最大規模データセット「WildChat」
By Asa-jirow
/ 2024/04/10
コーネル大学などの研究者らは、ChatG...
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LLM
製造・デザイン
論文
LLMは制御工学でどれほど能力があるか Claude 3、GPT-4、Gemini Ultraでの実験結果
By Asa-jirow
/ 2024/04/09
イリノイ大学など複数機関の研究グループが...
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投稿者の過去記事
Asa-jirow
2021/5/12
メンタルヘルス・心理学
論文
【DeepMind】AIの研究と「心理学の研究」の違いを語る
【DeepMind】AIの研究と「心理学の研究」の違いを語る
2021/4/29
メンタルヘルス・心理学
論文
MRI画像は、精神科におけるバイオマーカーになりえるか？【AI×メンタルヘルス】（論文解説）
MRI画像は、精神科におけるバイオマーカーになりえるか？【AI×メンタルヘルス】（論文解説）
2021/4/28
メンタルヘルス・心理学
論文
機械学習による自閉症の早期診断ツールとは【AI×メンタルヘルス】（論文解説）
機械学習による自閉症の早期診断ツールとは【AI×メンタルヘルス】（論文解説）
2021/2/15
メンタルヘルス・心理学
論文
そのADHDが薬で治るか予測できるとしたら？【AI×メンタル】（論文）
そのADHDが薬で治るか予測できるとしたら？【AI×メンタル】（論文）
2021/1/20
メンタルヘルス・心理学
論文
機械学習でうつ病の治療効果を予測した研究。精神科医の観点から考察してみた。【メンタルヘルス専門家×AI論文ピック】
機械学習でうつ病の治療効果を予測した研究。精神科医の観点から考察してみた。【メンタルヘルス専門家×AI論文ピック】
2021/1/19
メンタルヘルス・心理学
論文
電子カルテから思春期（未成年）の自殺を予測することはAIに可能。しかし、まだ限界がある（AI×メンタル）【論文】
電子カルテから思春期（未成年）の自殺を予測することはAIに可能。しかし、まだ限界がある（AI×メンタル）【論文】
2020/12/20
メンタルヘルス・心理学
論文
精神科でAIが使われる「５つの条件」とは。【メンタルヘルス専門家×AI論文ピック】
精神科でAIが使われる「５つの条件」とは。【メンタルヘルス専門家×AI論文ピック】
2020/12/4
メンタルヘルス・心理学
論文
【精神科医×AI論文】メンタルヘルスケアへのAI導入、期待と不安。
【精神科医×AI論文】メンタルヘルスケアへのAI導入、期待と不安。
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ナレッジグラフ（知識グラフ）とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ
LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する DeepMindが報告
小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』（Corrective Retrieval Augmented Generation：修正型の検索拡張生成）
LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
LLMに対するプロンプトで「無関係な」文書を混ぜたほうが出力精度が上がる可能性がRAGシステムの検証で示唆された
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成
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