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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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LLM
論文
時系列分析におけるLLMの可能性について
By AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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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LLM
プロンプト
画像認識
論文
マルチモーダルLLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティングが空間推論タスク性能を向上させる
By AIDB Research
/ 2024/04/08
Microsoftの研究者らは、LLMに...
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LLM
RAG
論文
LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法
By AIDB Research
/ 2024/04/05
LLMを用いて対話型の情報検索システムに...
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製造・デザイン
2020/9/22
品質管理
製造・デザイン
論文
検査工程を効率化!「欠陥のあるスチール缶」を見抜くAI技術(AI×製造)【論文】
検査工程を効率化!「欠陥のあるスチール缶」を見抜くAI技術(AI×製造)【論文】
2020/9/15
特許
製造・デザイン
特許「職人の熟練度によらないレーザー加工を実現するAIシステム」が公開(三菱電機、産総研)
特許「職人の熟練度によらないレーザー加工を実現するAIシステム」が公開(三菱電機、産総研)
2020/9/11
製造・デザイン
論文
生産ラインの「作動効率」をAIで評価する(AI×製造)【論文】
生産ラインの「作動効率」をAIで評価する(AI×製造)【論文】
2020/9/5
製造・デザイン
論文
近接センサーによる「汎用的な障害物検出」モデルが開発された(AI×製造)【論文】
近接センサーによる「汎用的な障害物検出」モデルが開発された(AI×製造)【論文】
2020/8/29
製造・デザイン
論文
繊細で形もバラバラなリンゴの包装をAIで自動化(AI×製造)【論文】
繊細で形もバラバラなリンゴの包装をAIで自動化(AI×製造)【論文】
2020/8/23
品質管理
製造・デザイン
論文
【品質管理へのAI導入】見た目が似ているヒヨコマメ品種の分類(AI×食品)【論文】
【品質管理へのAI導入】見た目が似ているヒヨコマメ品種の分類(AI×食品)【論文】
2020/8/16
製造・デザイン
論文
「普段の音との違い」から異常音を見分けるAIが登場(AI×製造)【論文】
「普段の音との違い」から異常音を見分けるAIが登場(AI×製造)【論文】
2020/8/9
製造・デザイン
論文
荷物はいつ届く?複雑な輸送時間をAIで予測(AI×製造)【論文】
荷物はいつ届く?複雑な輸送時間をAIで予測(AI×製造)【論文】
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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
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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