LLMによるバグ全自動修正に成功するケースと失敗するケースの違い

本記事では、LLMによるバグ修正に関する...
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LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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LLM

GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す
LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す
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
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
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
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
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
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
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