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次回の更新記事：オープンソースLLMを軽さそのままに賢くする「知識蒸…（公開予定日：2025年04月30日）

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RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

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プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

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GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験　最大35%の確率で購買決定に成功

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「AIが自動的に優れたAIエージェントを設計する」新分野の提唱　数学エージェントが読解でも好成績

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RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる　AWS報告

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人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装方法

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プロンプトの影響によるLLMの性能のばらつきを考慮した評価指標「Sharpeスコア」　NAIST研究者ら考案

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モデルとデータの大規模化で変化するLLMのハルシネーション　Google DeepMindの研究

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LLMにおける現状のリスクと対策に関するまとめ

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LLMのサイバーセキュリティタスク性能評価フレームワーク「Cybench」

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民事裁判をLLMで模倣　シミュレートを経てLLMの法律能力が強化される

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Google DeepMindがリリースした新世代の画像生成モデル「Imagen 3」テクニカルレポート

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LLMの事前学習とファインチューニングの関係

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LLMから「LLMエージェント」へ　ソフトウェアエンジニアリングにおける今後の展開

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LLMの出力をJSON形式などに構造化すると「思考の柔軟性」や精度に影響することが示唆される

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