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LLM
プロンプト
論文
LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効
By Sakurai
/ 2024/10/25
本記事では、LLMの思考プロセスに関する...
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LLM
o1
論文
o1モデルが人間のように6つの思考パターンを使い分けているとの実験結果
By Sakurai
/ 2024/10/24
本記事では、AIの性能向上における「推論...
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LLM
オープンソース
論文
IBMから日本語対応の商用可能オープンソースLLM「GRANITE 3.0」公開 8Bから
By Sakurai
/ 2024/10/23
本記事では、IBMが新たに開発した軽量な...
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LLM
エージェント
論文
計画のステップが増えるほど、LLMは最初の目標を見失っていく傾向がある
By Sakurai
/ 2024/10/22
本記事では、LLMを活用したエージェント...
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LLM
ベンチマーク
論文
500以上の実世界のマルチモーダルタスクを含む、過去最大規模の評価ベンチマーク『MEGA-BENCH』登場
By Sakurai
/ 2024/10/21
本記事では、マルチモーダルAIモデルの能...
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LLM
o1
論文
「o1-preview」は自己評価メカニズムを持つ 計画立案中に自分の行動をチェックして修正
By Sakurai
/ 2024/10/18
本記事では、OpenAIの最新モデル「o...
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LLM
RAG
ファインチューニング
論文
長文脈
ロングコンテキストLLMでも、情報の数は「多ければ多いほど良い」わけではない
By Sakurai
/ 2024/10/17
本記事では、長い文脈を扱えるLLMをRA...
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LLM
o1
エージェント
論文
OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
By Sakurai
/ 2024/10/16
本記事では、OpenAIが開発した「機械...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返すだけでも大幅に向上 最大で30%改善
By Sakurai
/ 2024/10/15
本記事では、LLMの多段階推論能力を向上...
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LLM
プロンプト
論文
「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張
By Sakurai
/ 2024/10/11
本記事では、LLMのシステムプロンプトに...
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投稿者の過去記事
2020/6/30
ロボット
論文
倉庫のピッキング作業、AIにバトンタッチできるか(AI×ロボット)【論文】
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2020/6/22
製造・デザイン
論文
航空業界を救う?AIでエンジン耐用年数を予測(AI×製造)【論文】
航空業界を救う?AIでエンジン耐用年数を予測(AI×製造)【論文】
2020/6/16
製造・デザイン
論文
飛行機の「自動製造」をハッキングから守るための技術が開発された(AI×製造)【論文】
飛行機の「自動製造」をハッキングから守るための技術が開発された(AI×製造)【論文】
2020/6/9
製造・デザイン
論文
航空機のエンジン故障を事前に予測する新手法とは?(AI×製造)【論文】
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2020/5/26
環境
論文
エネルギー消費量のレベル分類、AIで効率化!(AI×環境)【論文】
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2020/5/19
環境
論文
AIはマイクログリッドのエネルギー管理を効率化できるか(AI×環境)【論文】
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2020/5/12
メンタルヘルス・心理学
論文
自閉症スペクトラム障害の診断はAIの得意分野か?(AI×メンタルヘルス)【論文】
自閉症スペクトラム障害の診断はAIの得意分野か?(AI×メンタルヘルス)【論文】
2020/5/5
医療・ヘルスケア
論文
みんな、肥満の何に関心がある? ビッグデータで解析した驚きの結果(AI×ヘルスケア)【論文】
みんな、肥満の何に関心がある? ビッグデータで解析した驚きの結果(AI×ヘルスケア)【論文】
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LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性
人間の思考や感情、それらが行動にどう結びつくかを理解し予測するAI「FutureNet」をMITの研究グループが開発
【Facebook】クリエイティブなスケッチを生成するAIを開発したと発表(AI×アート論文解説)
動画中の人間を切り抜く軽量なAIネットワーク「MODNet」登場【GitHub】
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OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング(テンプレートつき)
CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
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