LLMにおける超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

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By Saori Hara / 2024/05/08
LLMを利用する中でIn-context...
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Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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By Saori Hara / 2024/05/07
Appleが公開した最新のオープンソース...
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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

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By Saori Hara / 2024/05/02
LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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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

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By Saori Hara / 2024/05/01
LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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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

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By Saori Hara / 2024/04/30
GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...
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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

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By Saori Hara / 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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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

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By Saori Hara / 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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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

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By Saori Hara / 2024/04/24
Microsoftの研究者らは、モバイル...
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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

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By Saori Hara / 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

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By Saori Hara / 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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