LLM-RAGアプリケーション100個を分析して明らかになった「14の欠陥パターン」

本記事では、LLMとRAGのソフトウェア...
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エージェントなしで行うLLMによるソフトウェアのバグ修正手法

本記事では、ソフトウェア開発におけるバグ...
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心の理論をLLMエージェントに実装することの効果

本記事では、LLMマルチエージェントにお...
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競争環境でのLLMエージェントが自発的に協力し始める現象を観測

本記事では、LLMエージェントが競争環境...
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NVIDIAが教えるRAGチャットボット実装の重要ポイント

本記事では、NVIDIAによるRAGベー...
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複数LLM協調アプローチ「マージング」「アンサンブル」「協力」について

本記事では、LLM間の協調戦略に関する研...
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10億人のペルソナ(人物像)で多様な合成データを作成するための技術

本記事ではペルソナ駆動型データ合成手法を...
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LLMの価値観は一貫しているのか?

本記事では、LLMにおける「価値観の一貫...
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LLMに量子化が与える影響とは?日本語を含む多言語でCohereが調査

本記事では、量子化がLLMに与える影響を...
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エージェント

エージェントなしで行うLLMによるソフトウェアのバグ修正手法
心の理論をLLMエージェントに実装することの効果
競争環境でのLLMエージェントが自発的に協力し始める現象を観測
人間のような内省メカニズムをLLMに導入することの効果 Google DeepMindなどが検証
LLMエージェントの評価はLLM単体の評価と大きく異なる
LLMにハイレベルな問題の解決アプローチを自分で考えさせるエージェント化手法「SelfGoal」
オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents(MoA)」アーキテクチャ
『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その2 マルチモーダルとエージェント〜

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