LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
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セキュリティ

LLMに対するオープンソース安全性評価ツールの比較
LLMにおける現状のリスクと対策に関するまとめ
LLMのサイバーセキュリティタスク性能評価フレームワーク「Cybench」
Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す ※OpenAI社はこれを受け対策済み
GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す
外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい
大規模言語モデル vs 小規模人間モデル(つまり人間)で「フィッシング詐欺メールバトル」を行った結果
キーボード打鍵音から入力文字を特定するハッキング技術の精度が高いことが判明
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