深堀り解説

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🔒 LLMにハイレベルな問題の解決アプローチを自分で考えさせるエージェント化手法「SelfGoal」

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🔒 タスクを一度視覚化して取り組ませることで、LLMの推論能力を大きく向上させるプロンプト手法『Whiteboard-of-Thought（ホワイトボード思考法）』

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🔒 ロングコンテキストはRAGもText to SQLも解決するか　Googleがケーススタディを実施

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🔒 オープンソースモデルでも力を合わせれば先端モデルに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ

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🔒 現実世界の確率分布における言語モデルの推定能力と改善方法

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🔒 『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その3　プロンプトエンジニアリングのケーススタディ〜

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🔒 『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その2　マルチモーダルとエージェント〜

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🔒 『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その1　重要な用語と各種プロンプト手法〜

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🔒 包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

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🔒 人とLLMの実際のチャット履歴から抽出した1,024のリアルなタスクでClaude 3などを評価した結果

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🔒 LLMは与えられたペルソナ（役割）に応じてバイアスが変化することが明らかに

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🔒 マルチモーダルLLMは従来手法よりゼロショット画像分類の精度が大幅に向上　Googleが報告

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🔒 難しいベンチマークで高性能なLLMでも単純な問題で間違えてしまう現象について「不思議の国のアリス問題」とGPT-4o、Claude-3、Llama 3などで分析

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🔒 仮想の翻訳会社「TRANSAGENTS」に学ぶ　マルチLLMエージェントによる効果的な翻訳システム

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🔒 LLMハルシネーション対策の新手法　繰り返し回答させバラつきを見る

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🔒 MMLUをアップデートしたベンチマーク『MMLU-Pro』Phi-3やLlama 3、Claude 3、GPT-4oなどの評価結果

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🔒 グラフニューラルネットワークを活用したRAG手法『GNN-RAG』　7BのLLMでも最先端性能

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🔒 LLMで因果推論を行うためのプロンプト手法

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🔒 LLMエージェントの認知バイアス

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🔒 AGIにはまだどれだけ遠いか、そのロードマップ