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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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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 yoshino akira
/ 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
2020/12/12
医療・ヘルスケア
心拍数と血圧からコロナ感染がわかる！？（新型コロナ関連AI研究紹介）
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2020/12/5
医療・ヘルスケア
特集
マスク越しに年齢がわかる？(新型コロナ関連AI研究紹介）
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2020/11/28
医療・ヘルスケア
特集
フェイクニュースを作る人たちの戦略とは？（新型コロナ関連AI研究紹介）
フェイクニュースを作る人たちの戦略とは？（新型コロナ関連AI研究紹介）
2020/11/21
医療・ヘルスケア
特集
Googleトレンドから感染者数を予測できる？（新型コロナ関連AI研究紹介）
Googleトレンドから感染者数を予測できる？（新型コロナ関連AI研究紹介）
2020/11/14
医療・ヘルスケア
特集
環境
ロックダウンで空がきれいになったのか？AIで分析してみた。(新型コロナ関連AI研究紹介）
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2020/11/7
医療・ヘルスケア
特集
中国研究者、AIで感染拡大の最大要因を調査(新型コロナ関連AI研究紹介）
中国研究者、AIで感染拡大の最大要因を調査(新型コロナ関連AI研究紹介）
2020/10/31
医療・ヘルスケア
特集
ステイホーム中SNSに傷つかないために出来ること(新型コロナ関連AI研究紹介)
ステイホーム中SNSに傷つかないために出来ること(新型コロナ関連AI研究紹介)
2020/10/24
医療・ヘルスケア
特集
痛くない方法で診断ができるようになる？(新型コロナ関連AI研究紹介)
痛くない方法で診断ができるようになる？(新型コロナ関連AI研究紹介)
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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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