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LLM
論文
量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか?モデルが持つ「自信」の観点から説明
By MonaCat
/ 2024/05/03
LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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LLM
プロンプト
論文
人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析
By MonaCat
/ 2024/05/01
LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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LLM
画像認識
論文
マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果
By MonaCat
/ 2024/04/30
GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...
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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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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。
2020/7/1
政治・社会
論文
MIT、人間の脳とAIがどれだけ似ているか分かる「Brainスコア」を開発(AI×社会)【論文】
MIT、人間の脳とAIがどれだけ似ているか分かる「Brainスコア」を開発(AI×社会)【論文】
2020/6/19
医療・ヘルスケア
論文
「ディスプレイの見すぎ」病気になる前にAIで発見(AI×医療)【論文】
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2020/6/18
論文
都市・観光
AIで「ヘルメット、よし!」着用判別器が開発された(AI×都市)【論文】
AIで「ヘルメット、よし!」着用判別器が開発された(AI×都市)【論文】
2020/6/11
医療・ヘルスケア
論文
表情から運転者の痛みを認識し、事故発生を防止(AI×ヘルスケア)【論文】
表情から運転者の痛みを認識し、事故発生を防止(AI×ヘルスケア)【論文】
2020/6/4
医療・ヘルスケア
論文
緑内障って手軽に分かる?ディープラーニングで検証 (AI×医療)【論文】
緑内障って手軽に分かる?ディープラーニングで検証 (AI×医療)【論文】
2020/5/29
医薬品
論文
薬の副作用を「SNSの投稿」から新発見(AI×医薬品)【論文】
薬の副作用を「SNSの投稿」から新発見(AI×医薬品)【論文】
2020/5/21
医療・ヘルスケア
論文
「てんかん」の情報を整理しよう(AI×医療)【論文】
「てんかん」の情報を整理しよう(AI×医療)【論文】
2020/5/14
メンタルヘルス・心理学
論文
児童のADHDをセンサーで見極める(AI×メンタルヘルス)【論文】
児童のADHDをセンサーで見極める(AI×メンタルヘルス)【論文】
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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
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成
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
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
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
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果
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