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)

投稿者の過去記事

ハーバード研究者などがLLMを創造的にすべく考案した、大喜利データセットでユーモアラスにチューニングする手法『LCoT』
わずか2行のプロンプトでも実効性のある新しいアライメント手法『URIAL』
GPT-4とヒューマノイドロボットを連携すると何が起こるか。東京大学と株式会社オルタナティヴ・マシンの研究者らが実験
DeepMindの研究者らが有効性を検証した、LLMに自ら高品質な訓練データを生成させる「自己学習」
LLMへの入力プロンプトを「意味を保持したまま」高度に圧縮する技術『LLMLingua』
「視覚は本来、言語に依存しない」と考えた研究者らが、言語データなしで大規模ビジョンモデル(LVM)を構築するアプローチを開発
Geminiの高い推論能力を活かして、過去最高水準のプログラミングAI『AlphaCode 2』も誕生したとの報告
Googleが「人間の専門家レベルを超える最初のモデル」とする『Gemini』発表、GPT-4を凌駕
Metaのリアルタイム多言語間翻訳システム『Seamless(シームレス)』は話し方のトーンや抑揚も反映
DeepMindの『GNoME』が「人間の直感を超えた220万の材料を発見し」うち736は既に人間が実験室で再現したとの報告、Nature誌

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