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• LLMの化学的能力はどれほどか　最先端LLMと人間を比較した結果
• 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
• ファインチューニングとRAGを比較実験した結果　LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い