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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

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    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』

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    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

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    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

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    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

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    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

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    By AIDB Research / 2024/04/12
    GPT-4やClaude 3といった最先...
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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

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    ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考

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    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

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    RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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    「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

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    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

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    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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    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

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