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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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LLM
政治・社会
教育・キャリア
論文
ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか?大規模な調査の結果
By AIDB Research
/ 2024/04/16
今回研究者らは、ChatGPTが学術論文...
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LLM
論文
どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果 データセットと要約ノウハウも公開
By AIDB Research
/ 2024/04/15
LLMは現在、技術的には10万トークン(...
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都市・観光
2020/12/11
特許
都市・観光
住友理工、「運転者の『眠気』を検出するAI」で特許出願!
住友理工、「運転者の『眠気』を検出するAI」で特許出願!
2020/12/6
特許
都市・観光
バイドゥ子会社、「駐車違反の自動検出AI」で特許出願!
バイドゥ子会社、「駐車違反の自動検出AI」で特許出願!
2020/12/3
論文
都市・観光
従業員データをアルゴリズムに学ばせて建設PJの遅延を予測。(AI×都市)【論文】
従業員データをアルゴリズムに学ばせて建設PJの遅延を予測。(AI×都市)【論文】
2020/9/29
実装
都市・観光
イギリスの都市部をラベル付けした30億の点群データセットが公開【GitHub】
イギリスの都市部をラベル付けした30億の点群データセットが公開【GitHub】
2020/9/28
論文
都市・観光
「衛星画像×タクシーのGPSで都市エリアを認識」現場にコミットする機械学習ノート【vol.26】
「衛星画像×タクシーのGPSで都市エリアを認識」現場にコミットする機械学習ノート【vol.26】
2020/9/11
実装
都市・観光
スマートフォンを使った道路状況監視のための「道路損傷データセット」登場【GitHub】
スマートフォンを使った道路状況監視のための「道路損傷データセット」登場【GitHub】
2020/8/8
論文
都市・観光
お盆ラッシュで需要?高速道路の舗装状態をAIで自動評価(AI×都市)【論文】
お盆ラッシュで需要?高速道路の舗装状態をAIで自動評価(AI×都市)【論文】
2020/8/6
論文
都市・観光
「衛星データとGoogle Earth エンジンで洪水を把握」現場にコミットする機械学習ノート【vol.12】
「衛星データとGoogle Earth エンジンで洪水を把握」現場にコミットする機械学習ノート【vol.12】
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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
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
ナレッジグラフ(知識グラフ)とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ
LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する DeepMindが報告
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)
LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
LLMに対するプロンプトで「無関係な」文書を混ぜたほうが出力精度が上がる可能性がRAGシステムの検証で示唆された
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
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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