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    Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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    By AIDB Research / 2024/05/07
    Appleが公開した最新のオープンソース...
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    量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか？モデルが持つ「自信」の観点から説明

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    By AIDB Research / 2024/05/02
    LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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    人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析

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    By AIDB Research / 2024/05/01
    LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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    マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果

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    By AIDB Research / 2024/04/30
    GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...
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    LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発

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    By AIDB Research / 2024/04/26
    スタンフォード大学の研究グループが提案し...
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    小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

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    By AIDB Research / 2024/04/25
    自動化のためのワークフロー生成における、...
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    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

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    By AIDB Research / 2024/04/24
    Microsoftの研究者らは、モバイル...
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    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

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    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

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    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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    LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性

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    プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』

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    OpenAIは、DALL·E 3の論文を通して「画像生成AIの安全性は前進した」ことを報告しています。

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    XなどのSNSポストから精神状態を高精度に解析するLLM『MentalLLaMA（メンタルラマ）』

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    ポーカーなど不完全情報ゲームを「心の理論」で上手にプレイするGPT-4ベースの『Suspicion（疑心）-Agent』松尾研など開発

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    GPT-4などのLLMが「AはB」から「BはA」を導かない『逆転の呪い』における誤解なき解釈と対策

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    「1枚絵の3D化」が非常に手軽な操作で実行できる軽快なツール『DreamGaussian』とWebでの使い方

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    GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開

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