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LLM
プロンプト
論文
LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発
By MonaCat
/ 2024/04/26
スタンフォード大学の研究グループが提案し...
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LLM
RAG
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/25
自動化のためのワークフロー生成における、...
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LLM
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/24
Microsoftの研究者らは、モバイル...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/23
LLMとユーザーフィードバックを巧みに組...
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LLM
プロンプト
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/22
LLMがプロンプト内の情報をどの程度正確...
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LLM
プロンプト
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/19
プロンプトに例示を含めることにより新しい...
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LLM
画像認識
論文
Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』
By MonaCat
/ 2024/04/18
「スマホ画面上のオブジェクトを理解するの...
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LLM
プロンプト
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/17
UCバークレーの研究者たちは、LLMがよ...
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LLM
政治・社会
教育・キャリア
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/16
今回研究者らは、ChatGPTが学術論文...
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LLM
論文
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
By MonaCat
/ 2024/04/15
LLMは現在、技術的には10万トークン(...
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投稿者の過去記事
MonaCat
M2。自然言語処理の研究をしています。
2021/3/3
論文
クラファンの資金調達額は、予測可能なのか(AI×経済)【論文】
クラファンの資金調達額は、予測可能なのか(AI×経済)【論文】
2021/2/19
エンタメ・アート
論文
DeepMindの新しいAI『MuZero』は、ルールをゼロから学んで極める。/研究者公認の解説記事【AI×エンタメ】(論文)
DeepMindの新しいAI『MuZero』は、ルールをゼロから学んで極める。/研究者公認の解説記事【AI×エンタメ】(論文)
2021/1/27
医療・ヘルスケア
論文
AIを使った超音波スクリーニングで胎児の心臓の異常を検出(AI×医療)【論文】
AIを使った超音波スクリーニングで胎児の心臓の異常を検出(AI×医療)【論文】
2021/1/22
エンタメ・アート
論文
「落語AI」の最前線を見よ。機械はヒトを笑わせられるかの大研究(AI×エンタメ)【論文】
「落語AI」の最前線を見よ。機械はヒトを笑わせられるかの大研究(AI×エンタメ)【論文】
2021/1/14
論文
金融・経済
東大、AIで株トレーダーの行動の分析精度を高める(AI×金融)【論文】
東大、AIで株トレーダーの行動の分析精度を高める(AI×金融)【論文】
2021/1/13
論文
金融・経済
中国研究者、デイリートレードにおける機械学習の学習データを100倍に(AI×金融)【論文】
中国研究者、デイリートレードにおける機械学習の学習データを100倍に(AI×金融)【論文】
2020/12/22
論文
金融・経済
【投資AI】株式予測とポートフォリオを構築&最適化するには「LSTM」を使え?
【投資AI】株式予測とポートフォリオを構築&最適化するには「LSTM」を使え?
2020/12/17
政治・社会
論文
「無関心」・「関心あり」・「変態」のどれかに分類し児童ポルノ嗜好者をネット上であぶりだすAIチャットボットが開発されたらしい。
「無関心」・「関心あり」・「変態」のどれかに分類し児童ポルノ嗜好者をネット上であぶりだすAIチャットボットが開発されたらしい。
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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
LLMの化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
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
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
小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
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)
LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
LLMに対するプロンプトで「無関係な」文書を混ぜたほうが出力精度が上がる可能性がRAGシステムの検証で示唆された
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
GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる
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