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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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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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自然言語処理
2023/6/2
LLM
自然言語処理
論文
大規模言語モデルが自身でPythonツールを作成し活用するようにする新フレームワーク「LATM」登場
大規模言語モデルが自身でPythonツールを作成し活用するようにする新フレームワーク「LATM」登場
2023/6/1
LLM
自然言語処理
論文
OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功
OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功
2023/5/17
LLM
自然言語処理
論文
LLMを活用した機械学習ソリューション自動提案フレームワーク:MLCopilotの紹介
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2023/5/16
LLM
自然言語処理
論文
音声
AudioGPT:音声認識から歌声合成まで
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2023/5/10
LLM
医療・ヘルスケア
自然言語処理
論文
SkinGPT:大規模言語モデルがビジョンベースで診断を下す皮膚科ツール 概要から仕組みまで
SkinGPT:大規模言語モデルがビジョンベースで診断を下す皮膚科ツール 概要から仕組みまで
2023/5/9
LLM
セキュリティ
自然言語処理
論文
大規模言語モデルの毒に用心を データポイズニングのリスク
大規模言語モデルの毒に用心を データポイズニングのリスク
2023/5/1
LLM
プロンプト
メンタルヘルス・心理学
自然言語処理
論文
GPTが「心の理論」をもつかどうかはプロンプト次第
GPTが「心の理論」をもつかどうかはプロンプト次第
2023/4/28
LLM
教育・キャリア
自然言語処理
論文
大規模言語モデルと抽象言語オブジェクトでデジタルネイチャーを目指す
大規模言語モデルと抽象言語オブジェクトでデジタルネイチャーを目指す
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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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