RAGの失敗パターン7選

研究者らは、RAGの7つの失敗パターンを...
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ChatGPTの「初頭効果」について

カリフォルニア大学などの研究者らは、Ch...
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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

LLMが一度に処理できる文章の長さには限...
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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

テキストだけでなく画像や動画などの視覚情...
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Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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

LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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医療・ヘルスケア

認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ ハーバードなどが検証
GPT-4にRAG(検索拡張生成)を適用するケーススタディ 臨床問題で人間の医師よりも高い精度を達成
医療におけるLLMの現状をまとめた報告 原則、タスク、アプリケーションそして課題
基盤モデル(GPT-4)はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される
医療AIの性能を検証する大規模プロジェクト、MITやハーバード、マイクロソフトなど始動
MRIデータから音声を合成する手法 UCバークレーなどが開発
SkinGPT:大規模言語モデルがビジョンベースで診断を下す皮膚科ツール 概要から仕組みまで
ChatDoctor: 医療分野特化の大規模言語モデル

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