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LLM
エージェント
エンタメ・アート
論文
「ゲームでのLLM」における調査結果 プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理
By 小原 大智
/ 2024/03/28
研究者らは今回、ゲーム分野におけるLLM...
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LLM
論文
人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える(つまり討論に負ける)傾向にあったとの実験報告
By 小原 大智
/ 2024/03/27
今回研究者らは、AIの説得力を分析する研...
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LLM
RAG
論文
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
By 小原 大智
/ 2024/03/26
新しい知識をLLMに効果的に学習させる上...
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LLM
プロンプト
論文
Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍
By 小原 大智
/ 2024/03/25
LLMにおける「タスクに依存しないプロン...
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LLM
セキュリティ
論文
Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す ※OpenAI社はこれを受け対策済み
By 小原 大智
/ 2024/03/22
Googleなどの研究者らは、OpenA...
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LLM
セキュリティ
論文
GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す
By 小原 大智
/ 2024/03/21
JPモルガンの研究者らは、コードレビュー...
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LLM
プロンプト
論文
LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す
By 小原 大智
/ 2024/03/19
今回研究者らは、自然言語で記述されたアル...
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LLM
論文
GoogleのGeminiファミリー最新モデル「Gemini 1.5 Pro」1000万トークンでほぼ完璧な検索性能
By 小原 大智
/ 2024/03/18
Googleが公開した最新モデルGemi...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
By 小原 大智
/ 2024/03/15
研究者らは、LLMによる記号関連問題の解...
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LLM
論文
Claude 3の能力における詳細な評価結果
By 小原 大智
/ 2024/03/14
Anthropicは新しい大規模マルチモ...
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投稿者の過去記事
2020/10/15
論文
「AIでフィッシングサイトのURLを発見する技術」現場にコミットする機械学習ノート【vol.31】
「AIでフィッシングサイトのURLを発見する技術」現場にコミットする機械学習ノート【vol.31】
2020/10/12
論文
「AIでソフトウェアの『開発要件』を分類する」現場にコミットする機械学習ノート【vol.30】
「AIでソフトウェアの『開発要件』を分類する」現場にコミットする機械学習ノート【vol.30】
2020/10/8
論文
「AIで交通量を測定」現場にコミットする機械学習ノート【vol.29】
「AIで交通量を測定」現場にコミットする機械学習ノート【vol.29】
2020/10/5
論文
「写真から『曇り』を除去する」現場にコミットする機械学習ノート【vol.28】
「写真から『曇り』を除去する」現場にコミットする機械学習ノート【vol.28】
2020/10/1
論文
「暗闇の中での「視線」に気づく」現場にコミットする機械学習ノート【vol.27】
「暗闇の中での「視線」に気づく」現場にコミットする機械学習ノート【vol.27】
2020/9/28
論文
都市・観光
「衛星画像×タクシーのGPSで都市エリアを認識」現場にコミットする機械学習ノート【vol.26】
「衛星画像×タクシーのGPSで都市エリアを認識」現場にコミットする機械学習ノート【vol.26】
2020/9/24
セールス・マーケ
論文
「レビューの『有用性』を評価する」現場にコミットする機械学習ノート【vol.25】
「レビューの『有用性』を評価する」現場にコミットする機械学習ノート【vol.25】
2020/9/21
論文
「WiFiデータからセキュアに人の動きを認識する!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.24】
「WiFiデータからセキュアに人の動きを認識する!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.24】
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深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功 研究者本人が解説(NEC宮川大輝氏)
プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告
検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上
GPT-4やGemini Pro1.0などさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG(修正型検索拡張生成:Corrective Retrieval Augmented Generation)』
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』
LLMにナレッジグラフ(知識グラフ)を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting(GNP)』
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