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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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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 宮内翔
/ 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
2019/11/3
論文
農業・食品
最高品質のコーヒー豆を探せ!【AI論文】
最高品質のコーヒー豆を探せ!【AI論文】
2019/10/29
論文
金融・経済
保険のリスク査定を自動化【AI論文】
保険のリスク査定を自動化【AI論文】
2019/10/27
論文
都市・観光
配車サービスのマッチング率向上の鍵を解明【AI論文】
配車サービスのマッチング率向上の鍵を解明【AI論文】
2019/10/22
論文
都市・観光
国内観光者数を高度に予測(ギリシャ)【AI論文】
国内観光者数を高度に予測(ギリシャ)【AI論文】
2019/10/19
セキュリティ
製造・デザイン
論文
都市・観光
インフラのひび割れを早期予測(オーストラリア)【AI論文】
インフラのひび割れを早期予測(オーストラリア)【AI論文】
2019/10/14
論文
都市・観光
災害リスク管理AIのガイドライン(世界銀行)【AI論文】
災害リスク管理AIのガイドライン(世界銀行)【AI論文】
2019/10/7
品質管理
製造・デザイン
論文
パターン認識により「機械動作したまま」部品検査を可能に【AI論文】
パターン認識により「機械動作したまま」部品検査を可能に【AI論文】
2019/10/1
論文
金融・経済
偽物の紙幣を高速認識(韓国)【AI論文】
偽物の紙幣を高速認識(韓国)【AI論文】
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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
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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