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

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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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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業界

『GPT4All』オフラインでLLMを動かすためのインタフェースソフトウェア

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ChatGPTを心理療法にもとづいて実行し、高い共感力と思いやりある会話をさせる手法『Chain of Empathy』と実行プロンプト

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AGI（汎用人工知能）の原則6箇条とレベル5段階

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ChatGPTはチューリングテスト（人間模倣ゲーム）に一定の確率で成功する。ただし解釈には注意を

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約1.7万件におよぶLLM論文を調査した結果からわかる現在のLLM研究トレンド　arXiv運営のコーネル大より発表

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人間とGPT-4の社会的知能を測定するツール『SOTOPIA』登場　GPT-4は秘密を守る力で人間より優れるとの結果も

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Natureなどの論文約4,800本でGPT-4による査読能力が検証され、「LLMは査読にも有用」と結論

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LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

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