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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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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 Sakurai
/ 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
2020/9/18
ロボット
論文
自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】
自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】
2020/9/16
ドローン
論文
ドローンを「GPSなしで」制御する方法(AI×ドローン)【論文】
ドローンを「GPSなしで」制御する方法(AI×ドローン)【論文】
2020/8/25
論文
農業・食品
ドローンで「苗の数を推定」システムを開発(AI×農業)【論文】
ドローンで「苗の数を推定」システムを開発(AI×農業)【論文】
2020/8/18
自動運転
論文
「船舶の自動運転」を助ける新技術。人手によるラベルなくともAIを学習(AI×自動運転)【論文】
「船舶の自動運転」を助ける新技術。人手によるラベルなくともAIを学習(AI×自動運転)【論文】
2020/8/11
セキュリティ
論文
スマート工場をサイバー攻撃から守る為の『可視光通信』システムとは?(AI×セキュリティ)【論文】
スマート工場をサイバー攻撃から守る為の『可視光通信』システムとは?(AI×セキュリティ)【論文】
2020/7/21
論文
製造業のDXに向けた、全く新しいマニピュレータを設計(AI×製造)【論文】
製造業のDXに向けた、全く新しいマニピュレータを設計(AI×製造)【論文】
2020/7/14
セキュリティ
論文
恥ずかしい瞬間を映さない監視カメラ、AIで実現(AI×セキュリティ)【論文】
恥ずかしい瞬間を映さない監視カメラ、AIで実現(AI×セキュリティ)【論文】
2020/7/7
品質管理
画像認識
製造・デザイン
論文
異常検知専用の画像認識アルゴリズム「DAGAN」を開発!(AI×製造)【論文】
異常検知専用の画像認識アルゴリズム「DAGAN」を開発!(AI×製造)【論文】
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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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