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LLM
エージェント
論文
Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト
By AIDB Research
/ 2024/05/10
LLMが一度に処理できる文章の長さには限...
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LLM
画像認識
論文
マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション(幻覚)の原因と対策
By AIDB Research
/ 2024/05/09
テキストだけでなく画像や動画などの視覚情...
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LLM
プロンプト
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/05/08
LLMを利用する中でIn-context...
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LLM
論文
Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」
By AIDB Research
/ 2024/05/07
Appleが公開した最新のオープンソース...
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LLM
論文
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
By AIDB Research
/ 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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LLM
プロンプト
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/05/01
LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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LLM
画像認識
論文
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 AIDB Research
/ 2024/04/30
GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...
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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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 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 AIDB Research
/ 2024/04/24
Microsoftの研究者らは、モバイル...
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製造系5選
2020/7/14
製造・デザイン
製造系5選
工場の火災をAIで予測!?安全・品質管理AIの研究事例【週刊】
工場の火災をAIで予測!?安全・品質管理AIの研究事例【週刊】
2020/7/7
材料・化学
製造・デザイン
製造系5選
「燃料電池の評価」ほか 材料にまつわる最新の製造系AI研究5選【週刊】
「燃料電池の評価」ほか 材料にまつわる最新の製造系AI研究5選【週刊】
2020/6/30
製造・デザイン
製造系5選
ディープラーニングで労災を防ぐ!?他 最新の製造系AI研究5選
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2020/6/23
製造・デザイン
製造系5選
ロボットアームの劣化がAIで分かる!?他 最新の製造AI研究5選【週刊】
ロボットアームの劣化がAIで分かる!?他 最新の製造AI研究5選【週刊】
2020/6/11
製造・デザイン
製造系5選
自動車部品の欠陥、AIで検出!?他 最新の製造AI研究5選
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2020/6/4
製造・デザイン
製造系5選
故障パターンの認識!?ほか 最新の製造AI研究5選【週刊】
故障パターンの認識!?ほか 最新の製造AI研究5選【週刊】
2020/5/28
製造・デザイン
製造系5選
「航空機製造」を変える!?最新の製造AI研究5選【週刊】
「航空機製造」を変える!?最新の製造AI研究5選【週刊】
2020/5/21
製造・デザイン
製造系5選
製造業が変わりうる「検出・検査」AI技術【今週の5本】2020年5月4週版
製造業が変わりうる「検出・検査」AI技術【今週の5本】2020年5月4週版
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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
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成
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
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考
Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす
LLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティング マルチモーダルモデルに匹敵する空間推論性能を達成
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
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果
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
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