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LLM
論文
人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える(つまり討論に負ける)傾向にあったとの実験報告
By AIDB Research
/ 2024/03/27
今回研究者らは、AIの説得力を分析する研...
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LLM
RAG
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/03/26
新しい知識をLLMに効果的に学習させる上...
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LLM
プロンプト
論文
Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍
By AIDB Research
/ 2024/03/25
LLMにおける「タスクに依存しないプロン...
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LLM
セキュリティ
論文
Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す ※OpenAI社はこれを受け対策済み
By AIDB Research
/ 2024/03/22
Googleなどの研究者らは、OpenA...
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LLM
セキュリティ
論文
GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す
By AIDB Research
/ 2024/03/21
JPモルガンの研究者らは、コードレビュー...
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LLM
プロンプト
論文
LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す
By AIDB Research
/ 2024/03/19
今回研究者らは、自然言語で記述されたアル...
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LLM
論文
GoogleのGeminiファミリー最新モデル「Gemini 1.5 Pro」1000万トークンでほぼ完璧な検索性能
By AIDB Research
/ 2024/03/18
Googleが公開した最新モデルGemi...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
By AIDB Research
/ 2024/03/15
研究者らは、LLMによる記号関連問題の解...
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LLM
論文
Claude 3の能力における詳細な評価結果
By AIDB Research
/ 2024/03/14
Anthropicは新しい大規模マルチモ...
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LLM
プロンプト
画像認識
論文
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
By AIDB Research
/ 2024/03/13
大規模マルチモーダルモデルは、複雑な推論...
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セールス・マーケ
2020/6/10
ウェブ
セールス・マーケ
論文
電化製品の評判をTwitterから分析?(AI×マーケティング)【論文】
電化製品の評判をTwitterから分析?(AI×マーケティング)【論文】
2020/5/28
セールス・マーケ
論文
AIは「ブレた顔写真」でも年齢層を推定できる(AI×マーケティング)【論文】
AIは「ブレた顔写真」でも年齢層を推定できる(AI×マーケティング)【論文】
2020/5/25
セールス・マーケ
論文
年齢推定の精度アップが止まらない!注目の新手法(AI×マーケティング)【論文】
年齢推定の精度アップが止まらない!注目の新手法(AI×マーケティング)【論文】
2020/3/9
セールス・マーケ
論文
農業・食品
店舗から消える前に品を供給することはAIにできるか(AI×農業)【論文】
店舗から消える前に品を供給することはAIにできるか(AI×農業)【論文】
2019/12/28
セールス・マーケ
論文
オンライン広告の最適な最低落札価格の決め方(AI×小売)【論文】
オンライン広告の最適な最低落札価格の決め方(AI×小売)【論文】
2019/11/30
セールス・マーケ
論文
アディダスと共同開発!膨大なアパレル製品を機械が分類(AI×小売)【論文】
アディダスと共同開発!膨大なアパレル製品を機械が分類(AI×小売)【論文】
2019/11/25
セールス・マーケ
論文
売上予測の精度向上!「機械学習モデルの積み重ね」で(AI×小売)【論文】
売上予測の精度向上!「機械学習モデルの積み重ね」で(AI×小売)【論文】
2019/10/22
セールス・マーケ
ニュース
小売業に3,400億ドルの利益増(AI市場レポート)
小売業に3,400億ドルの利益増(AI市場レポート)
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深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功 研究者本人が解説(NEC宮川大輝氏)
検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上
プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告
GPT-4やGemini Pro1.0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
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG(修正型検索拡張生成:Corrective Retrieval Augmented Generation)』
LLMにナレッジグラフ(知識グラフ)を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting(GNP)』
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