Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

By AIDB Research / 2024/11/21
本記事では、PCの画面を見て操作できる「...
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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

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

By AIDB Research / 2024/11/20
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

LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

By AIDB Research / 2024/11/19
本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

By AIDB Research / 2024/11/18
本記事では、コード生成に特化したLLM「...
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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

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

By AIDB Research / 2024/11/15
本記事では、複数の文書やページから図や表...
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Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

By AIDB Research / 2024/11/14
本記事では、LLMの推論コストを削減する...
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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

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

By AIDB Research / 2024/11/13
本記事では、LLMの長文処理能力について...
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上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

By AIDB Research / 2024/11/12
本記事では、マイクロソフトが開発したマル...
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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

「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

By AIDB Research / 2024/11/11
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

LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

By AIDB Research / 2024/11/08
本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
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ハルシネーション

LLMの「知っているのに嘘をつく」幻覚と「知らないから間違える」幻覚の違い

LLMの「知っているのに嘘をつく」幻覚と「知らないから間違える」幻覚の違い

手の込んだ手法よりシンプルな手法の方がLLMは幻覚を起こしにくい　問題に応じて戦略を変える必要性

手の込んだ手法よりシンプルな手法の方がLLMは幻覚を起こしにくい　問題に応じて戦略を変える必要性

GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

モデルとデータの大規模化で変化するLLMのハルシネーション　Google DeepMindの研究

モデルとデータの大規模化で変化するLLMのハルシネーション　Google DeepMindの研究

ファインチューニングがLLMの幻覚（ハルシネーション）に与える影響　Googleなどによる検証結果

ファインチューニングがLLMの幻覚（ハルシネーション）に与える影響　Googleなどによる検証結果

マルチモーダルLLMにおける幻覚（ハルシネーション）の原因と対策　クリエイティブでの活用も推奨　AWSなどが網羅的に調査

マルチモーダルLLMにおける幻覚（ハルシネーション）の原因と対策　クリエイティブでの活用も推奨　AWSなどが網羅的に調査

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

LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』

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