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

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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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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

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

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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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

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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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

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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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

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 AIDB Research / 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

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 AIDB Research / 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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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

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 AIDB Research / 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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Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

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By AIDB Research / 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

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By AIDB Research / 2024/04/17
UCバークレーの研究者たちは、LLMがよ...
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農業・食品

特許「農業のためのAI気象予測システム」出願が公開（米THE CLIMATE CORPORATION社）

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特許「植物の効率的な生育をたすけるAI」が公開（NEC）

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臭いからカビを発見する人工鼻　機械学習でリンゴを診断【AI×食品】（論文解説）

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ロボットと作物の衝突を回避する「姿勢推定」テクノロジー~グアバ収穫の場合~（AI×農業）【論文】

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ドローンで「苗の数を推定」システムを開発（AI×農業）【論文】

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「稲と雑草を自動で見分ける」現場にコミットする機械学習ノート【vol.16】

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「キャベツ苗の欠陥を識別！」現場にコミットする機械学習ノート【vol.14】

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ディープラーニングで「イチゴの数を」正確に把握！鍵は「オルソ画像」（AI×農業）【論文】

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