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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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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 大嶋 絵理奈
/ 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
2020/3/17
医療・ヘルスケア
論文
「死を予測するAI」は、がん患者の終末期を幸せにするか(AI×医療)【論文】
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2020/3/17
医療・ヘルスケア
医療系5選
【今週の5本】「メディカルAI」最新研究紹介(2020年3月第3週版)
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2020/3/13
特許5選
【今週の5本】週明けまでにキャッチアップしたい「新着AI関連特許」(2020年3月第2週版)
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2020/3/9
医療・ヘルスケア
医療系5選
【今週の5本】「メディカルAI」最新研究紹介(2020年3月第2週版)
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2020/3/5
特集
金融・経済
「投資」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】
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2020/2/26
医療・ヘルスケア
特集
「AIの目」が人間のミス発生を防ぐ!安全な手術を支援するAIシステム【日本メディカルAI学会レポート第3弾】
「AIの目」が人間のミス発生を防ぐ!安全な手術を支援するAIシステム【日本メディカルAI学会レポート第3弾】
2020/2/25
特集
農業・食品
「農業」や「畜産」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】
「農業」や「畜産」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】
2020/2/20
医療・ヘルスケア
特集
画像認識
画像認識AIは、患者と医師の良きパートナーになる【日本メディカルAI学会レポート第2弾】
画像認識AIは、患者と医師の良きパートナーになる【日本メディカルAI学会レポート第2弾】
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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
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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