次回の更新記事：LLM同士だけで伝わる効率的なコミュニケーションをさ…（公開予定日：2024年12月16日）
LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

By AIDB Research / 2024/12/13
本記事では、データ活用の現場で大きな壁と...
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研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

By AIDB Research / 2024/12/12
本記事では、816名の研究者を対象とした...
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LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

By AIDB Research / 2024/12/11
本記事では、LLMにおける新しい評価指標...
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LLMにおける事実性の評価＆向上に役立つデータセットの作り方

LLMにおける事実性の評価＆向上に役立つデータセットの作り方

By AIDB Research / 2024/12/10
本記事では、LLMが抱える「ハルシネーシ...
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OpenAI o1モデルファミリー登場　その特徴の全貌

OpenAI o1モデルファミリー登場　その特徴の全貌

By AIDB Research / 2024/12/09
この記事では、OpenAIがついにo1モ...
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実在する人間1052人の態度と行動をAIでモデル化　インタビューベースのエージェントが人間の回答を85%再現

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By AIDB Research / 2024/12/06
本記事では、人間の行動を高精度にシミュレ...
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テキストだけでなく画像・動画生成もこなすAmazon Novaモデルファミリー　高性能で高速

テキストだけでなく画像・動画生成もこなすAmazon Novaモデルファミリー　高性能で高速

By AIDB Research / 2024/12/05
本記事では、Amazonが開発したLLM...
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実際の企業データからなるtext-to-SQLベンチマーク「Spider 2.0」と専門エージェント『Spider-Agent』

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By AIDB Research / 2024/12/04
本記事では、LLMが実際の企業環境でSQ...
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時系列データをグラフにしてLLMに見せると文字だけより最大120%性能向上　トークンも節約

時系列データをグラフにしてLLMに見せると文字だけより最大120%性能向上　トークンも節約

By AIDB Research / 2024/12/03
本記事では、時系列データをLLMで分析す...
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長文コンテキスト処理はRAGを進化させるのか？最新モデル20種類での実験結果

長文コンテキスト処理はRAGを進化させるのか？最新モデル20種類での実験結果

By AIDB Research / 2024/12/02
本記事では、最新のLLMにおける長文コン...
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LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

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研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

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LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

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LLMにおける事実性の評価＆向上に役立つデータセットの作り方

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OpenAI o1モデルファミリー登場　その特徴の全貌

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実在する人間1052人の態度と行動をAIでモデル化　インタビューベースのエージェントが人間の回答を85%再現

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テキストだけでなく画像・動画生成もこなすAmazon Novaモデルファミリー　高性能で高速

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「Pandasデータフレームの欠損値を確認せよ！ 」AIクイズ実装編【第7問】

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「配列をpandasデータフレームにせよ！ 」AIクイズ実装編【第6問】

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「モデル作成後の評価法は？ 」AIクイズ実装編【第5問】

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「scikit-learnで最小二乗法！ 」AIクイズ実装編【第4問】

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「pandasでcsvファイルを読み取る！ 」AIクイズ実装編【第3問】

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「numpy配列の行数と列数を取得せよ！ 」AIクイズ実装編【第2問】

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「データを訓練データとテストデータに分割せよ！ 」AIクイズ実装編【第1問】

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「クラスタリングの評価手法『ARIやNMI』の欠点は？ 」AIクイズscikit-learn編【第5問】

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「DBCANの正しい説明とは？ 」AIクイズscikit-learn編【第4問】

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「凝集型クラスタリングとは？ 」AIクイズscikit-learn編【第3問】

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「t-SNEは何次元のデータを可視化できる？ 」AIクイズscikit-learn編【第2問】

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「非負値行列因子分解（NMF）とは？ 」AIクイズscikit-learn編【第1問】

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「ディープラーニングの応用分野はどれ？ 」AIクイズ応用編【第30問】

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「Pythonのグラフ描画ライブラリはどれ？」AIクイズ応用編【第29問】

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「ニューラルネットワークの学習の流れ、分かる？」AIクイズ応用編【第28問】

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LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

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時系列データをグラフにしてLLMに見せると文字だけより最大120%性能向上　トークンも節約

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長文コンテキスト処理はRAGを進化させるのか？最新モデル20種類での実験結果

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LLMを「評価者」として活用する『LLM-as-a-judge』の基本

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OpenAIのo1モデルへの対抗馬　アリババが独自の推論モデル「Marco-o1」を開発　オープンソースで公開

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Gemini-1.5-proやGPT-4o-miniなどの性能を上回るLLaVA-o1（11Bパラメータ）

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LLMによるバグ全自動修正に成功するケースと失敗するケースの違い

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LLMによる時系列データ分析に「ニュース情報」を混ぜるアプローチ　為替予測精度など大幅に向上

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人間の集団が持つアイデアはAIによって多様性が向上することが研究で示唆されています。

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数学オリンピックの金メダリストと似たレベルで幾何学問題を解くAIシステムをDeepMindが開発したことがNatureで報告されています。

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JPモルガンの研究者らは、企業のドキュメントをLLMで読み込むモデル『DocLLM』を発表しました。

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視覚・テキスト・音声そして行動データを処理するマルチモーダルLLM「Unified-IO 2」を開発したと報告されています。

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オセロで「完璧な手を打ち続けた結果は引き分けである」ことを証明する研究が発表されました。

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現時点でのLLMに対する網羅的な評価分析が行われました。

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LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

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特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups（意訳：ぼくだけのためのスープ）』が開発されました。

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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？」に対するOpenAIの論文が発表されました。

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電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT（ダイアグラマーGPT）』が登場しました。

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GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

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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）』フレームワークが考案されました。

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LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと＆課題。Metaなどの研究者らが報告

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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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トヨタから「栽培しなくても作物の特性がわかるAI」の特許が出願。なぜ？

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主要な世界的AI研究機関（企業）が自社の論文を掲載しているWebページまとめ

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AIによる「電力予測」どこまで進んでる？研究事例まとめ

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「投資」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】

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「農業」や「畜産」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】

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「食品の品質管理」にAIを活用した研究事例まとめ【解説付き】

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