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

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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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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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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投稿者の過去記事

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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外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい

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プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果

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最高水準のオープンソースLLM『Mixtral 8x7B』は内部で専門家が切り替わる高効率モデル

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CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

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Googleなどが開発、LLMに表データ（.csvなど）の情報を深く理解させるためのフレームワーク『Chain of Table』

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LLMの知識を狙い撃ちして変更・修正する「知識編集（Knowledge Editing）」

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LLMに「自分自身との対戦」で能力を向上させる手法『Self-Play Fine-Tuning（SPIN）』

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