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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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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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
プロンプト
論文
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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LLM
プロンプト
論文
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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LLM
画像認識
論文
Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』
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
プロンプト
論文
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
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
2020/8/5
論文
農業・食品
どんな環境でも作物を認識するためのAI技術「FNFアルゴリズム」(AI×農業)【論文】
どんな環境でも作物を認識するためのAI技術「FNFアルゴリズム」(AI×農業)【論文】
2020/7/22
論文
農業・食品
ディープラーニングで、悪天候でも「果実を検出」(AI×農業)【論文】
ディープラーニングで、悪天候でも「果実を検出」(AI×農業)【論文】
2020/7/13
論文
農業・食品
「衛星データ分類モデルの汎用性UP!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.5】
「衛星データ分類モデルの汎用性UP!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.5】
2020/7/9
論文
農業・食品
「CNNと衛星データで土地を分類!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.4】
「CNNと衛星データで土地を分類!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.4】
2020/7/2
論文
農業・食品
「RNNと衛星データで農地を分類!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.3】
「RNNと衛星データで農地を分類!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.3】
2020/4/11
論文
農業・食品
人の操作不要「スマート農業マシン」は作れるか(AI×農業)【論文】
人の操作不要「スマート農業マシン」は作れるか(AI×農業)【論文】
2020/4/10
論文
農業・食品
肉、シリアル、果物野菜、ハチミツ、乳…機械学習による品質管理(AI×食品)【論文】
肉、シリアル、果物野菜、ハチミツ、乳…機械学習による品質管理(AI×食品)【論文】
2020/3/30
論文
農業・食品
機械学習を活用して、生きたまま牛肉の品質を測る(AI×食品)【論文】
機械学習を活用して、生きたまま牛肉の品質を測る(AI×食品)【論文】
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LLMの化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
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
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』(Corrective Retrieval Augmented Generation:修正型の検索拡張生成)
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
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
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
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
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