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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
2020/6/27
医療・ヘルスケア
AIで簡易的診断、どこまで信じられる？新型コロナウイルス感染症（COVID-19）最新AI研究【週刊】
AIで簡易的診断、どこまで信じられる？新型コロナウイルス感染症（COVID-19）最新AI研究【週刊】
2020/6/18
医療・ヘルスケア
AIと第２波に向けた対応を考える？新型コロナウイルス感染症（COVID-19）新着AI研究【週刊】
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2020/6/9
医療・ヘルスケア
医療系５選
合併症になる未来も読める!?最新メディカルAI研究5選【週刊】
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2020/6/2
医療・ヘルスケア
医療系５選
COVID-19へのAI活用の進捗は？最新研究紹介【メディカルAI・今週の5本】（2020年6月第1週版）
COVID-19へのAI活用の進捗は？最新研究紹介【メディカルAI・今週の5本】（2020年6月第1週版）
2020/5/26
医療・ヘルスケア
医療系５選
脳の異常はAIが診断する時代!? 「メディカルAI」今週の5本（2020年5月第5週版）
脳の異常はAIが診断する時代!? 「メディカルAI」今週の5本（2020年5月第5週版）
2020/5/19
医療・ヘルスケア
医療系５選
AIは病気の未来が分かる!? 「メディカルAI」今週の5本（2020年5月第4週版）
AIは病気の未来が分かる!? 「メディカルAI」今週の5本（2020年5月第4週版）
2020/5/5
医療・ヘルスケア
医療系５選
顔を見れば睡眠の質が分かる!?「メディカルAI」最新研究5本（2020年5月第2週版）
顔を見れば睡眠の質が分かる!?「メディカルAI」最新研究5本（2020年5月第2週版）
2020/4/28
医療・ヘルスケア
医療系５選
今知るべき「新型コロナ×AI」最新事例（2020年4月第5週版）#今週の5本
今知るべき「新型コロナ×AI」最新事例（2020年4月第5週版）#今週の5本
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LLMの化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
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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