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LLM
エージェント
プロンプト
論文
プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案
By 中村 隼太
/ 2024/04/23
LLMとユーザーフィードバックを巧みに組...
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LLM
プロンプト
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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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
2020/7/14
製造・デザイン
製造系5選
工場の火災をAIで予測!?安全・品質管理AIの研究事例【週刊】
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2020/7/7
材料・化学
製造・デザイン
製造系5選
「燃料電池の評価」ほか 材料にまつわる最新の製造系AI研究5選【週刊】
「燃料電池の評価」ほか 材料にまつわる最新の製造系AI研究5選【週刊】
2020/6/30
製造・デザイン
製造系5選
ディープラーニングで労災を防ぐ!?他 最新の製造系AI研究5選
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2020/6/23
製造・デザイン
製造系5選
ロボットアームの劣化がAIで分かる!?他 最新の製造AI研究5選【週刊】
ロボットアームの劣化がAIで分かる!?他 最新の製造AI研究5選【週刊】
2020/6/17
製造・デザイン
論文
「新品の車に傷…」納車後の悲劇を回避する技術を開発(AI×製造)【論文】
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2020/6/11
製造・デザイン
製造系5選
自動車部品の欠陥、AIで検出!?他 最新の製造AI研究5選
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2020/6/4
製造・デザイン
製造系5選
故障パターンの認識!?ほか 最新の製造AI研究5選【週刊】
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2020/5/28
製造・デザイン
製造系5選
「航空機製造」を変える!?最新の製造AI研究5選【週刊】
「航空機製造」を変える!?最新の製造AI研究5選【週刊】
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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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