次回の更新記事：ことばとふるまいで変わるAIとの距離感（公開予定日：2025年11月22日）

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ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』

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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させるプロンプト手法『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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複数LLMに議論させ、「回答に自信がないときは発言を控えさせ」て応答品質を向上する方法

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LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』（Corrective Retrieval Augmented Generation：修正型の検索拡張生成）

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LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』

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RAGシステムに「無関係な」文書を混ぜたほうがLLMの出力精度が上がる可能性が示唆された

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