次回の更新記事：会議出席代行システム　LLMでどこまでできるか（公開予定日：2025年02月25日）

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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

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大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから④　-ベンチマーク別の優秀なモデルと将来展望編-

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大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから③　-使用法・拡張法、データセット編-

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大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから②　-モデル構築編-

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大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから①　-代表的なモデル編-

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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

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LLMに敢えて間違わせてルールを覚えさせるプロンプト手法　Google DeepMindなどが考案

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ファインチューニングデータが十分に大きい場合、タスク性能向上に追加の事前学習は不要の可能性　Googleなどによるスケーリング則の実験から

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GPT-4にRAG（検索拡張生成）を適用するケーススタディ　臨床問題で人間の医師よりも高い精度を達成

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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

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