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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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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 中村 隼太
/ 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
中村 隼太
コンピュータビジョンの研究を行っている大学院M1です。
Twitter:@h_nakamura0
2021/8/14
論文
【DeepMind】ウィキペディアから生み出される脅威の知識データセット(AI論文解説)
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2021/7/27
論文
【OpenAI】ロボットハンドとAIでルービックキューブを解く理由(論文解説)
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2021/7/9
エンタメ・アート
論文
【Facebook】クリエイティブなスケッチを生成するAIを開発したと発表(AI×アート論文解説)
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2021/6/25
環境
論文
交通騒音を予測するAIを海外研究者が開発【AI×環境】(論文解説)
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2021/6/17
論文
【DeepMind】いま、我々が「人工知能」に対して抱いている印象(論文解説)
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2021/6/8
政治・社会
論文
NASA、火星の物体をAIで分類。3年間の成果を発表【AI×社会】(論文解説)
NASA、火星の物体をAIで分類。3年間の成果を発表【AI×社会】(論文解説)
2021/6/4
論文
唇は嘘をつかない。【AI×セキュリティ】(論文解説)
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2021/6/3
エンタメ・アート
論文
「アニメ絵から漫画絵」を制作するAI技術【AI×エンタメ】(論文解説)
「アニメ絵から漫画絵」を制作するAI技術【AI×エンタメ】(論文解説)
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LLMの化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
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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