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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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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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LLM
プロンプト
画像認識
論文
マルチモーダルLLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティングが空間推論タスク性能を向上させる
By AIDB Research
/ 2024/04/08
Microsoftの研究者らは、LLMに...
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LLM
RAG
論文
LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法
By AIDB Research
/ 2024/04/05
LLMを用いて対話型の情報検索システムに...
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投稿者の過去記事
2023/12/29
LLM
ニュース
画像生成
画像認識
音声
視覚・テキスト・音声そして行動データを処理するマルチモーダルLLM「Unified-IO 2」を開発したと報告されています。
視覚・テキスト・音声そして行動データを処理するマルチモーダルLLM「Unified-IO 2」を開発したと報告されています。
2023/12/28
LLM
プロンプト
論文
プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告
プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告
2023/12/27
LLM
RAG
論文
LLMのRAG(外部知識検索による強化)をまとめた調査報告
LLMのRAG(外部知識検索による強化)をまとめた調査報告
2023/12/26
LLM
画像認識
論文
Gemini Pro 対 GPT-4V、画像認識能力でどちらが優秀なのか
Gemini Pro 対 GPT-4V、画像認識能力でどちらが優秀なのか
2023/12/25
LLM
環境
論文
消費者向けGPUでも高性能GPUに近いパフォーマンスでLLMを動かす手法「PowerInfer」
消費者向けGPUでも高性能GPUに近いパフォーマンスでLLMを動かす手法「PowerInfer」
2023/12/23
LLM
ファインチューニング
政治・社会
論文
OpenAIが開発中の「人間を超えたAIを制御する」方法
OpenAIが開発中の「人間を超えたAIを制御する」方法
2023/12/22
LLM
ウェブ
エージェント
ニュース
Tencentの研究者らが、人間のようにタップやスワイプでスマホアプリを操作するAIエージェント『AppAgent』を開発したと報告しています。
Tencentの研究者らが、人間のようにタップやスワイプでスマホアプリを操作するAIエージェント『AppAgent』を開発したと報告しています。
2023/12/21
LLM
論文
あらゆるLLMを「使い心地」基準でバトルさせる便利なプラットフォーム『Chatbot Arena:チャットボットアリーナ』
あらゆるLLMを「使い心地」基準でバトルさせる便利なプラットフォーム『Chatbot Arena:チャットボットアリーナ』
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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
GPT-4やGemini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
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