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

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

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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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

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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Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

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

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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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

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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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

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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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

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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時系列分析におけるLLMの可能性について

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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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」

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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論文

「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する

「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する

約1.7万件におよぶLLM論文を調査した結果からわかる現在のLLM研究トレンド　arXiv運営のコーネル大より発表

約1.7万件におよぶLLM論文を調査した結果からわかる現在のLLM研究トレンド　arXiv運営のコーネル大より発表

人間とGPT-4の社会的知能を測定するツール『SOTOPIA』登場　GPT-4は秘密を守る力で人間より優れるとの結果も

人間とGPT-4の社会的知能を測定するツール『SOTOPIA』登場　GPT-4は秘密を守る力で人間より優れるとの結果も

従来の小さなニューラルネットワークでも「メタ学習」でChatGPTを凌駕するほど高度な生成AIができるとの報告、Nature誌

従来の小さなニューラルネットワークでも「メタ学習」でChatGPTを凌駕するほど高度な生成AIができるとの報告、Nature誌

GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』と実行プロンプト

GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』と実行プロンプト

LLMに非線形的な思考を与えてCoTを上回る性能を引き出す手法『IEP』と実行プロンプト　CoTと組合せでさらに強力になる場合も

LLMに非線形的な思考を与えてCoTを上回る性能を引き出す手法『IEP』と実行プロンプト　CoTと組合せでさらに強力になる場合も

Natureなどの論文約4,800本でGPT-4による査読能力が検証され、「LLMは査読にも有用」と結論

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DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？OpenAIが論文で発表

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