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

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 / 2024/05/03
LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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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』

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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政治・社会

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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LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性

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AIのテキスト・イラスト生成によるCO2排出量は人間より約100〜1000倍以上「少ない」との報告

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「GPTの書いた文章」と「人間の書いた文章」、信頼されやすいのはどっち？検証の結果

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AIは意識を持っているのか/持つのか、AI研究者と意識研究者たちが共同研究した結果

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大規模言語モデルは税理士になりうるか？ケーススタディの結果

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クラウドワーカーが大規模言語モデルを使用している現状の調査と分析

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