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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
2024/3/18
LLM
論文
GoogleのGeminiファミリー最新モデル「Gemini 1.5 Pro」1000万トークンでほぼ完璧な検索性能
GoogleのGeminiファミリー最新モデル「Gemini 1.5 Pro」1000万トークンでほぼ完璧な検索性能
2024/3/15
LLM
プロンプト
論文
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
2024/3/14
LLM
論文
Claude 3のベンチマーク評価結果 論文(テクニカルレポート)より
Claude 3のベンチマーク評価結果 論文(テクニカルレポート)より
2024/3/13
LLM
プロンプト
画像認識
論文
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
2024/3/12
LLM
RAG
プロンプト
論文
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
2024/3/11
LLM
論文
LLMは本当に推論しているか?原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク
LLMは本当に推論しているか?原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク
2024/3/8
LLM
RAG
論文
検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上
検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上
2024/3/7
LLM
ファインチューニング
プロンプト
製造・デザイン
論文
スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認
スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認
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