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金融・経済
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LLM
プロンプト
論文
「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張
By AIDB Research
/ 2024/10/11
本記事では、LLMのシステムプロンプトに...
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LLM
論文
複雑なプログラミングタスクに特化したベンチマーク『BigCodeBench』登場 最新モデルでも60%
By AIDB Research
/ 2024/10/10
本記事では、LLMのプログラミング能力を...
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画像生成
画像認識
論文
高解像度な深度マップを高速生成するモデル『Depth Pro』Appleが公開
By AIDB Research
/ 2024/10/09
本記事では、1枚の画像から高精度な奥行き...
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LLM
RAG
論文
ハーバード大学とGoogleの研究者ら、LLMチャットボットを総合的に評価するデータセットの作り方を報告(作成されたデータセットも公開)
By AIDB Research
/ 2024/10/08
本記事では、RAGシステムの性能を総合的...
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LLM
エージェント
論文
100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場
By AIDB Research
/ 2024/10/07
本記事では、LLMを活用した大規模マルチ...
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LLM
論文
「o1」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い
By AIDB Research
/ 2024/10/04
本記事では、OpenAIが開発した新しい...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』 (プロンプトテンプレートあり)
By AIDB Research
/ 2024/10/03
本記事では、LLMとユーザーの対話の中で...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』
By AIDB Research
/ 2024/10/02
本記事では、構造的なプロンプトを設計する...
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LLM
政治・社会
論文
米国3人に1人が生成AIを使用 ブルーカラー労働者も生産性向上 大規模調査より
By AIDB Research
/ 2024/10/01
本記事では、米国における生成AIの採用状...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング(テンプレートつき)
By AIDB Research
/ 2024/09/30
本記事では、LLMがより上手く論理的な考...
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金融・経済
2023/6/14
LLM
自然言語処理
論文
金融・経済
FinGPT:金融業界のための大規模言語モデル開発フレームワーク
FinGPT:金融業界のための大規模言語モデル開発フレームワーク
2023/4/1
LLM
自然言語処理
論文
金融・経済
「BloombergGPT」金融分野に特化した言語モデル登場 論文から解説
「BloombergGPT」金融分野に特化した言語モデル登場 論文から解説
2023/1/24
LLM
メンタルヘルス・心理学
自然言語処理
論文
金融・経済
ChatGPT、「金融」と「心理学」の専門知識で特に役立つとの傾向が顕著に
ChatGPT、「金融」と「心理学」の専門知識で特に役立つとの傾向が顕著に
2021/2/5
論文
金融・経済
はい、ここでいったん「保険における機械学習」を整理しておきましょう
はい、ここでいったん「保険における機械学習」を整理しておきましょう
2021/1/14
論文
金融・経済
東大、AIで株トレーダーの行動の分析精度を高める(AI×金融)【論文】
東大、AIで株トレーダーの行動の分析精度を高める(AI×金融)【論文】
2021/1/13
論文
金融・経済
中国研究者、デイリートレードにおける機械学習の学習データを100倍に(AI×金融)【論文】
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2020/12/22
論文
金融・経済
【投資AI】株式予測とポートフォリオを構築&最適化するには「LSTM」を使え?
【投資AI】株式予測とポートフォリオを構築&最適化するには「LSTM」を使え?
2020/12/7
論文
金融・経済
機械学習による「住宅価格」予測、便利に見えて〇〇が壁。(AI×金融)【論文】
機械学習による「住宅価格」予測、便利に見えて〇〇が壁。(AI×金融)【論文】
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専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』
RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる 最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究
OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上
CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
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