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LLM
論文
「o1-preview」は自己評価メカニズムを持つ 計画立案中に自分の行動をチェックして修正
By AIDB Research
/ 2024/10/18
本記事では、OpenAIの最新モデル「o...
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LLM
RAG
ファインチューニング
論文
ロングコンテキストLLMでも、情報の数は「多ければ多いほど良い」わけではない
By AIDB Research
/ 2024/10/17
本記事では、長い文脈を扱えるLLMをRA...
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LLM
エージェント
論文
OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
By AIDB Research
/ 2024/10/16
本記事では、OpenAIが開発した「機械...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返すだけでも大幅に向上 最大で30%改善
By AIDB Research
/ 2024/10/15
本記事では、LLMの多段階推論能力を向上...
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LLM
プロンプト
論文
「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張
By AIDB Research
/ 2024/10/11
本記事では、LLMのシステムプロンプトに...
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LLM
論文
複雑なプログラミングタスクに特化したベンチマーク『BigCodeBench』登場 最新モデルでも60%
By AIDB Research
/ 2024/10/10
本記事では、LLMのプログラミング能力を...
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画像生成
画像認識
論文
高解像度な深度マップを高速生成するモデル『Depth Pro』Appleが公開
By AIDB Research
/ 2024/10/09
本記事では、1枚の画像から高精度な奥行き...
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LLM
RAG
論文
ハーバード大学とGoogleの研究者ら、LLMチャットボットを総合的に評価するデータセットの作り方を報告(作成されたデータセットも公開)
By AIDB Research
/ 2024/10/08
本記事では、RAGシステムの性能を総合的...
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LLM
エージェント
論文
100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場
By AIDB Research
/ 2024/10/07
本記事では、LLMを活用した大規模マルチ...
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LLM
論文
「o1」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い
By AIDB Research
/ 2024/10/04
本記事では、OpenAIが開発した新しい...
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LLM
2024/5/17
LLM
プロンプト
画像認識
論文
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
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
2024/5/16
LLM
RAG
論文
RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条
RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条
2024/5/15
LLM
プロンプト
論文
ChatGPTの「初頭効果」について
ChatGPTの「初頭効果」について
2024/5/14
LLM
エージェント
医療・ヘルスケア
論文
認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ ハーバードなどが検証
認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ ハーバードなどが検証
2024/5/13
LLM
エージェント
論文
LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』
LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』
2024/5/10
LLM
エージェント
論文
Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト
Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト
2024/5/9
LLM
画像認識
論文
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
2024/5/8
LLM
ファインチューニング
プロンプト
論文
LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習(In-context learning)とファインチューニングの性能比較
LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習(In-context learning)とファインチューニングの性能比較
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CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
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