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Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
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LLM
RAG
論文
小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム またはRAGで幻覚を減らす手法
By Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 2024/04/25
自動化のためのワークフロー生成における、...
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LLM
論文
強くて軽いモデルPhi-3の評価結果 Microsoftの論文(テクニカルレポート)より
By Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 2024/04/24
Microsoftの研究者らは、モバイル...
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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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 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 Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
/ 2024/04/12
GPT-4やClaude 3といった最先...
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投稿者の過去記事
Yoshiaki iida / Engineerforce CEO
Chairman,President & CEO
Engineerforceというソフトウェアの会社でCEOをやっております。
国内大手SIer→外資系企業→会社設立
2020/10/9
IoT
特許
特許「AI機器と通信して動作するエアコン」出願が公開(三菱重工サーマルシステムズ株式会社)
特許「AI機器と通信して動作するエアコン」出願が公開(三菱重工サーマルシステムズ株式会社)
2020/10/8
セキュリティ
特許
特許「地震による『液状化』への対策AIシステム」出願が公開(五洋建設株式会社)
特許「地震による『液状化』への対策AIシステム」出願が公開(五洋建設株式会社)
2020/10/7
医療・ヘルスケア
特許
特許「医療カテーテルを自動で駆動させるAIシステム」出願が公開(米THE BRIGHAM AND WOMEN’S HOSPITAL, INC.)
特許「医療カテーテルを自動で駆動させるAIシステム」出願が公開(米THE BRIGHAM AND WOMEN’S HOSPITAL, INC.)
2020/10/6
セキュリティ
特許
特許「船の『避難経路』を即座に見つけるAIシステム」が公開(独LIST社)
特許「船の『避難経路』を即座に見つけるAIシステム」が公開(独LIST社)
2020/10/5
セールス・マーケ
特許
特許「最適な広告を表示するAIシステム」が公開(三井住友銀行)
特許「最適な広告を表示するAIシステム」が公開(三井住友銀行)
2020/9/29
特許
特許「AIでAIを解析するシステム」が公開(三菱UFJ信託銀行株式会社)
特許「AIでAIを解析するシステム」が公開(三菱UFJ信託銀行株式会社)
2020/9/28
医療・ヘルスケア
特許
特許「結腸ポリープの病変を検出するAIシステム」が公開(米ENDOSOFT LLC社)
特許「結腸ポリープの病変を検出するAIシステム」が公開(米ENDOSOFT LLC社)
2020/9/25
特許
特許「熟練者の技術を受け継がせるAIサポートシステム」が公開(株式会社日立製作所)
特許「熟練者の技術を受け継がせるAIサポートシステム」が公開(株式会社日立製作所)
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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
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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