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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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医療・ヘルスケア
2019/7/1
ニュース
医療・ヘルスケア
福祉ロボットの”感情的知性”は、介護者の振る舞いを変えるらしい。
福祉ロボットの”感情的知性”は、介護者の振る舞いを変えるらしい。
2019/7/1
医療・ヘルスケア
論文
ディープラーニングで神経膠腫の画像診断の困難性を解決！腫瘍の治療と研究への貢献に期待 （AI×医療）【論文】
ディープラーニングで神経膠腫の画像診断の困難性を解決！腫瘍の治療と研究への貢献に期待 （AI×医療）【論文】
2019/7/1
医療・ヘルスケア
論文
ディープラーニングが癌治療を強力にサポート！転移性癌患者の生存確率を予測（AI×医療）【論文】
ディープラーニングが癌治療を強力にサポート！転移性癌患者の生存確率を予測（AI×医療）【論文】
2019/7/1
医療・ヘルスケア
論文
AIで高脂血症にきづけ！【AI論文】
AIで高脂血症にきづけ！【AI論文】
2019/7/1
医療・ヘルスケア
論文
SNSにAI搭載し見つかる「薬物の有害副作用」【AI論文】
SNSにAI搭載し見つかる「薬物の有害副作用」【AI論文】
2019/7/1
ニュース
医療・ヘルスケア
AIで愚かな眼球手術を阻止！！
AIで愚かな眼球手術を阻止！！
2019/7/1
ニュース
医療・ヘルスケア
1億ドルの設備投資、AI医療にアクセル -マンハッタン
1億ドルの設備投資、AI医療にアクセル -マンハッタン
2019/7/1
医療・ヘルスケア
論文
ニューラルネットワークの応用技術『MMSplice』でヒトの遺伝的変異の影響を予測？（AI×医療）【論文】
ニューラルネットワークの応用技術『MMSplice』でヒトの遺伝的変異の影響を予測？（AI×医療）【論文】
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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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