次回の更新記事：LLMがまだできないこと、苦手なこと　最新研究から読…（公開予定日：2026年02月07日）

深堀り解説

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🔒 既存のLLMを融合させて強力なモデルを作る手法「知識融合」

2024.01.242025.03.08

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🔒 LLMに自分自身の内部動作を説明させる手法

2024.01.232025.08.03

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🔒 GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』

2024.01.222025.04.27

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🔒 Metaなどの研究者らが、LLMが自分自身に報酬を与える「自己報酬言語モデル」を開発

2024.01.202025.03.08

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🔒 外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい

2024.01.182025.03.08

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🔒 プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果

2024.01.172025.03.08

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🔒 最高水準のオープンソースLLM『Mixtral 8x7B』は内部で専門家が切り替わる高効率モデル

2024.01.162025.03.08

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🔒 CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

2024.01.152025.03.08

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🔒 Googleなどが開発、LLMに表データ（.csvなど）の情報を深く理解させるためのフレームワーク『Chain of Table』

2024.01.122025.03.08

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🔒 LLMの知識を狙い撃ちして変更・修正する「知識編集（Knowledge Editing）」

2024.01.112025.05.10

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🔒 LLMに「自分自身との対戦」で能力を向上させる手法『Self-Play Fine-Tuning（SPIN）』

2024.01.102025.03.08

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🔒 1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ（約3兆トークン）で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮

2024.01.092025.03.08

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🔒 LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに　Llama-2を1057個に分解

2024.01.052025.03.08

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🔒 LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査

2024.01.042025.03.08

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🔒 LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』

2024.01.032025.03.08

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🔒 Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果　間違えやすいタイプの問題も明らかに

2024.01.022025.03.08

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🔒 人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告

2024.01.012025.03.08

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🔒 AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満

2023.12.302025.03.08

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🔒 プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

2023.12.282025.03.08

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🔒 LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

2023.12.272025.03.08

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