「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

「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...
Read More
対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

By AIDB Research / 2024/10/03
本記事では、LLMとユーザーの対話の中で...
Read More
専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

By AIDB Research / 2024/10/02
本記事では、構造的なプロンプトを設計する...
Read More
米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

By AIDB Research / 2024/10/01
本記事では、米国における生成AIの採用状...
Read More
LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

By AIDB Research / 2024/09/30
本記事では、LLMがより上手く論理的な考...
Read More
RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

By AIDB Research / 2024/09/27
本記事では、Microsoftの研究者た...
Read More
OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

By AIDB Research / 2024/09/26
本記事では、アリゾナ州立大の研究グループ...
Read More
LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

By AIDB Research / 2024/09/25
本記事では、LLMの推論能力を向上させる...
Read More
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

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

By AIDB Research / 2024/09/24
本記事では、LLMにおける思考の連鎖（C...
Read More
医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

By AIDB Research / 2024/09/23
本記事は、研究者が自ら著書の論文を解説す...
Read More

LLM

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

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

医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

単純に生成回数を増やすとLLMの性能が大幅に向上する「推論時のスケーリング則」

単純に生成回数を増やすとLLMの性能が大幅に向上する「推論時のスケーリング則」

リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

業界／カテゴリー

PAGE TOP