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LLM
論文
量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか？モデルが持つ「自信」の観点から説明
By AIDB Research
/ 2024/05/02
LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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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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メンタルヘルス・心理学
2020/12/4
メンタルヘルス・心理学
論文
【精神科医×AI論文】メンタルヘルスケアへのAI導入、期待と不安。
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2020/6/29
メンタルヘルス・心理学
論文
「うつ病を見つけ出す！」現場にコミットする機械学習ノート【vol.2】
「うつ病を見つけ出す！」現場にコミットする機械学習ノート【vol.2】
2020/5/14
メンタルヘルス・心理学
論文
児童のADHDをセンサーで見極める（AI×メンタルヘルス）【論文】
児童のADHDをセンサーで見極める（AI×メンタルヘルス）【論文】
2020/5/12
メンタルヘルス・心理学
論文
自閉症スペクトラム障害の診断はAIの得意分野か？（AI×メンタルヘルス）【論文】
自閉症スペクトラム障害の診断はAIの得意分野か？（AI×メンタルヘルス）【論文】
2020/4/28
メンタルヘルス・心理学
論文
パートナーの暴力再犯をAIで予測できるか（AI×メンタルヘルス）【論文】
パートナーの暴力再犯をAIで予測できるか（AI×メンタルヘルス）【論文】
2020/4/27
メンタルヘルス・心理学
医療・ヘルスケア
論文
統合失調症を正確に見つけるための技術（AI×医療）【論文】
統合失調症を正確に見つけるための技術（AI×医療）【論文】
2020/4/21
メンタルヘルス・心理学
医療・ヘルスケア
医療系５選
共感力のなさがバレる？「メンタルヘルス×AI」最新研究紹介（2020年4月第4週版）
共感力のなさがバレる？「メンタルヘルス×AI」最新研究紹介（2020年4月第4週版）
2020/4/19
メンタルヘルス・心理学
論文
AIは自殺を防げるか。脳画像から「死にたい」を予測（AI×メンタルヘルス）【論文】
AIは自殺を防げるか。脳画像から「死にたい」を予測（AI×メンタルヘルス）【論文】
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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
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
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果
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