次回の更新記事：LLMでユースケース図の作成時間を大幅に短縮　3つの…（公開予定日：2025年11月17日）

LLM

手の込んだ手法よりシンプルな手法の方がLLMは幻覚を起こしにくい　問題に応じて戦略を変える必要性

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開発企業や言語ごとに異なるLLMのイデオロギー、価値観や態度

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コンテキスト内で重要な情報同士が離れすぎるとLLMの性能は大幅に下がる

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LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効

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o1-previewが人間のように6つの思考パターンを使い分けているとの実験結果

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IBMから日本語対応の商用可能オープンソースLLM「GRANITE 3.0」公開　8Bから

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計画のステップが増えるほど、LLMは最初の目標を見失っていく傾向がある

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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

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「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　

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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

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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

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LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返し提示するだけでも大幅に向上　最大で30%改善

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「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

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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%

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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）

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