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 Tomohiro Shimokawa / 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

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 Tomohiro Shimokawa / 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

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 Tomohiro Shimokawa / 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

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 Tomohiro Shimokawa / 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

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 Tomohiro Shimokawa / 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

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 Tomohiro Shimokawa / 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

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 Tomohiro Shimokawa / 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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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

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 Tomohiro Shimokawa / 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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Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

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By Tomohiro Shimokawa / 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

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By Tomohiro Shimokawa / 2024/04/17
UCバークレーの研究者たちは、LLMがよ...
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投稿者の過去記事

Tomohiro Shimokawa

現在、経済学部に在籍中の大学2年生。IT系のベンチャー企業Parksにインターンとして参加中。AIの専門メディア「Aiboom」の運営に携わっています。

IPSIGN社、「知的財産権の侵害検知AI」で特許取得！

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トルコ企業Borusan、「重機の故障を事前に予知するAIシステム」で特許出願

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サイトビジット社、「AIによる試験問題の予想・作成システム」で特許出願

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米企業、「暴力・武器の検出AI」で特許出願

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特許「歌詞からリズムを生み出す。『作曲AI』システム」出願が公開(中,平安科技有限公司)

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アイシンAW、「AIで異常品を検出する技術（しかも少ないデータから）」で特許出願

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TIS社、「財務諸表のミスを簡単に修正できるAIシステム」で特許出願

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コーエー「ゲーム内の人間の動きを真似するAIプレイヤー」で特許出願

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