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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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 2024/04/08
Microsoftの研究者らは、LLMに...
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投稿者の過去記事
2020/6/18
医療・ヘルスケア
医療系5選
電子カルテ化で満足度UP!?最新メディカルAI研究5選【週刊】
電子カルテ化で満足度UP!?最新メディカルAI研究5選【週刊】
2020/6/9
医療・ヘルスケア
医療系5選
合併症になる未来も読める!?最新メディカルAI研究5選【週刊】
合併症になる未来も読める!?最新メディカルAI研究5選【週刊】
2020/6/2
特集
環境
AIによる「電力予測」どこまで進んでる?研究事例まとめ
AIによる「電力予測」どこまで進んでる?研究事例まとめ
2020/6/2
医療・ヘルスケア
医療系5選
COVID-19へのAI活用の進捗は?最新研究紹介【メディカルAI・今週の5本】(2020年6月第1週版)
COVID-19へのAI活用の進捗は?最新研究紹介【メディカルAI・今週の5本】(2020年6月第1週版)
2020/5/29
特許5選
酒に酔ってるのがバレる!? 「注目のAI特許」今週の5本(2020年5月第5週版)
酒に酔ってるのがバレる!? 「注目のAI特許」今週の5本(2020年5月第5週版)
2020/5/26
医療・ヘルスケア
医療系5選
脳の異常はAIが診断する時代!? 「メディカルAI」今週の5本(2020年5月第5週版)
脳の異常はAIが診断する時代!? 「メディカルAI」今週の5本(2020年5月第5週版)
2020/5/22
特許5選
疲労度が数値で分かる!? 「注目のAI特許」今週の5本(2020年5月第4週版)
疲労度が数値で分かる!? 「注目のAI特許」今週の5本(2020年5月第4週版)
2020/5/19
医療・ヘルスケア
医療系5選
AIは病気の未来が分かる!? 「メディカルAI」今週の5本(2020年5月第4週版)
AIは病気の未来が分かる!? 「メディカルAI」今週の5本(2020年5月第4週版)
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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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