ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

この記事では、LLMが長い文章を理解でき...
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ドキュメントを細かく切って質問に変換 企業向けRAGのテクニック

企業がRAGを行う上での参考になるテクニ...
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LLMが「文化的な背景」を考慮した回答を行うようにする方法

この記事では、LLMが文化的な背景に沿っ...
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人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装

本記事では、LLMを活用してディベートに...
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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

まるで人間のように文章を作ることができる...
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エージェント

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〜
仮想の翻訳会社「TRANSAGENTS」に学ぶ マルチLLMエージェントによる効果的な翻訳システム
LLMエージェントの認知バイアス
AGIへのロードマップ カーネギーメロン大学など複数機関からの研究グループが提唱

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