最新の記事：LLMを「イノベーション」に活かす　応用可能性と戦略…

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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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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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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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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

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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

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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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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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ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか？大規模な調査の結果

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どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果　データセットと要約ノウハウも公開

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Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす

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時系列分析におけるLLMの可能性

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ChatGPTと実際に交わされた会話の世界最大規模データセット「WildChat」

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LLMは制御工学でどれほど能力があるか　Claude 3、GPT-4、Gemini Ultraでの実験結果

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LLMに心の目を与えるプロンプティング手法　マルチモーダルモデルに匹敵する空間推論性能を達成

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LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法

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