次回の更新記事：会議出席代行システム　LLMでどこまでできるか（公開予定日：2025年02月25日）

LLM

『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その1　重要な用語と各種プロンプト手法〜

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包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

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人とLLMの実際のチャット履歴から抽出した1,024のリアルなタスクでClaude 3などを評価した結果

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LLMは与えられたペルソナ（役割）に応じてバイアスが変化することが明らかに

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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

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難しいベンチマークで高性能なLLMでも単純な問題で間違えてしまう現象について「不思議の国のアリス問題」とGPT-4o、Claude-3、Llama 3などで分析

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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

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LLMの出力が信頼できるかを判定する手法　Google DeepMindが新しく考案

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MMLUをアップデートしたベンチマーク『MMLU-Pro』Phi-3やLlama 3、Claude 3、GPT-4oなどの評価結果

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グラフニューラルネットワークを活用したRAG手法『GNN-RAG』　7BのLLMでも最先端性能

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