次回の更新記事：LLM評価の盲点とそれを解消する手法（公開予定日：2025年02月26日）

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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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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

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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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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

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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

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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』

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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

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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

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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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