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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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 2024/04/12
GPT-4やClaude 3といった最先...
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エンタメ・アート
2023/7/26
エンタメ・アート
論文
音声
人間の脳活動から音楽を再構築する:Brain2Musicの紹介
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2023/7/24
エンタメ・アート
論文
大規模言語モデルを活用して名作の新エピソードを生成するフレームワーク登場
大規模言語モデルを活用して名作の新エピソードを生成するフレームワーク登場
2023/6/21
エンタメ・アート
セキュリティ
論文
瞳に映る景色を3Dで再現 その可能性
瞳に映る景色を3Dで再現 その可能性
2023/6/15
LLM
エンタメ・アート
自然言語処理
論文
AIはお笑いを理解できるのか?ChatGPTのユーモアセンスを検証
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2023/3/9
LLM
エンタメ・アート
論文
ChatGPTに「画像処理能力」が備わる マイクロソフトの研究グループが開発
ChatGPTに「画像処理能力」が備わる マイクロソフトの研究グループが開発
2023/3/5
エンタメ・アート
メンタルヘルス・心理学
論文
Stable Diffusionで脳内映像を見る!大阪大学の研究者らが開発
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2022/12/26
LLM
エンタメ・アート
メンタルヘルス・心理学
自然言語処理
論文
AIはサイコパスか?ChatGPTなど大規模言語モデルAIの性格や幸福度を評価
AIはサイコパスか?ChatGPTなど大規模言語モデルAIの性格や幸福度を評価
2022/12/22
エンタメ・アート
論文
まるで写真のようにリアルな3Dの人間モデルをポーズ指定で作り出すGANが開発されている
まるで写真のようにリアルな3Dの人間モデルをポーズ指定で作り出すGANが開発されている
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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
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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