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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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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 ナス科ナス属トマト
/ 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
2020/8/18
特集
Googleの最先端技術を紹介!トップ学会「CVPR2020」で口頭発表された論文5選
Googleの最先端技術を紹介!トップ学会「CVPR2020」で口頭発表された論文5選
2020/8/4
特集
FacebookのAI研究がスゴい!トップ学会「CVPR2020」で発表された論文を紹介
FacebookのAI研究がスゴい!トップ学会「CVPR2020」で発表された論文を紹介
2020/7/28
特集
話題の「顔画像AI」研究5選 −トップ学会【CVPR2020】採択論文
話題の「顔画像AI」研究5選 −トップ学会【CVPR2020】採択論文
2020/7/21
特集
「動画×AI」の最先端を紹介します。トップ学会に採択された論文たち【CVPR2020】
「動画×AI」の最先端を紹介します。トップ学会に採択された論文たち【CVPR2020】
2020/7/12
医療・ヘルスケア
論文
見つけにくい「すい臓がん」、AIで早期発見を目指す(AI×医療)【論文】
見つけにくい「すい臓がん」、AIで早期発見を目指す(AI×医療)【論文】
2020/7/10
特集
「GAN」のAI最先端を紹介します。トップ学会に採択された論文たち【CVPR2020】
「GAN」のAI最先端を紹介します。トップ学会に採択された論文たち【CVPR2020】
2020/7/3
特集
「3D×AI」の最先端を紹介します。トップ学会に採択された論文たち【CVPR2020】
「3D×AI」の最先端を紹介します。トップ学会に採択された論文たち【CVPR2020】
2020/6/27
医療・ヘルスケア
論文
放射線治療の重要プロセス、AIが効率化(AI×医療)【論文】
放射線治療の重要プロセス、AIが効率化(AI×医療)【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
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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