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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 大嶋 絵理奈
/ 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 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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投稿者の過去記事
2020/3/17
医療・ヘルスケア
論文
「死を予測するAI」は、がん患者の終末期を幸せにするか（AI×医療）【論文】
「死を予測するAI」は、がん患者の終末期を幸せにするか（AI×医療）【論文】
2020/3/17
医療・ヘルスケア
医療系５選
【今週の5本】「メディカルAI」最新研究紹介（2020年3月第3週版）
【今週の5本】「メディカルAI」最新研究紹介（2020年3月第3週版）
2020/3/13
特許５選
【今週の5本】週明けまでにキャッチアップしたい「新着AI関連特許」（2020年3月第2週版）
【今週の5本】週明けまでにキャッチアップしたい「新着AI関連特許」（2020年3月第2週版）
2020/3/9
医療・ヘルスケア
医療系５選
【今週の5本】「メディカルAI」最新研究紹介（2020年3月第2週版）
【今週の5本】「メディカルAI」最新研究紹介（2020年3月第2週版）
2020/3/5
特集
金融・経済
「投資」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】
「投資」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】
2020/2/26
医療・ヘルスケア
特集
「AIの目」が人間のミス発生を防ぐ！安全な手術を支援するAIシステム【日本メディカルAI学会レポート第3弾】
「AIの目」が人間のミス発生を防ぐ！安全な手術を支援するAIシステム【日本メディカルAI学会レポート第3弾】
2020/2/25
特集
農業・食品
「農業」や「畜産」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】
「農業」や「畜産」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】
2020/2/20
医療・ヘルスケア
特集
画像認識
画像認識AIは、患者と医師の良きパートナーになる【日本メディカルAI学会レポート第2弾】
画像認識AIは、患者と医師の良きパートナーになる【日本メディカルAI学会レポート第2弾】
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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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