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LLM
プロンプト
論文
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
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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LLM
画像認識
論文
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
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
プロンプト
論文
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
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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LLM
RAG
論文
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
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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LLM
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/04/24
Microsoftの研究者らは、モバイル...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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
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
プロンプト
論文
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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LLM
プロンプト
論文
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
画像認識
論文
Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』
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
プロンプト
論文
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
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
2024/1/9
LLM
論文
1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ(約3兆トークン)で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮
1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ(約3兆トークン)で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮
2024/1/8
LLM
OCR
ニュース
画像認識
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。
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。
2024/1/5
LLM
論文
LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに Llama-2を1057個に分解
LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに Llama-2を1057個に分解
2024/1/4
LLM
論文
LLMにおける情報抽出(文章から必要な事柄を読み取る)タスクについての調査
LLMにおける情報抽出(文章から必要な事柄を読み取る)タスクについての調査
2024/1/3
LLM
論文
LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』
LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』
2024/1/2
LLM
論文
Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果 間違えやすいタイプの問題も明らかに
Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果 間違えやすいタイプの問題も明らかに
2024/1/1
LLM
ファインチューニング
教育・キャリア
論文
人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告
人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告
2023/12/30
LLM
論文
AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満
AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満
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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
GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
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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