次回の更新記事:LLM同士だけで伝わる効率的なコミュニケーションをさ…(公開予定日:2024年12月16日)

LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

本記事では、データ活用の現場で大きな壁と...
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研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

本記事では、816名の研究者を対象とした...
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LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

本記事では、LLMにおける新しい評価指標...
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LLMにおける事実性の評価&向上に役立つデータセットの作り方

本記事では、LLMが抱える「ハルシネーシ...
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OpenAI o1モデルファミリー登場 その特徴の全貌

この記事では、OpenAIがついにo1モ...
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マルチモーダル

時系列データをグラフにしてLLMに見せると文字だけより最大120%性能向上 トークンも節約
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
500以上の実世界のマルチモーダルタスクを含む、過去最大規模の評価ベンチマーク『MEGA-BENCH』登場
マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと
『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〜
マルチモーダルLLMは従来手法よりゼロショット画像分類の精度が大幅に向上 Googleが報告
GPT-4o、Gemini、Claude 3などにおける「長いプロンプトのマルチモーダルタスク」性能を測定した結果
スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証
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