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次回の更新記事：「賢くしゃべる家電」は実現できるか？LLMを用いて、…（公開予定日：2025年04月23日）

LLM

GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』

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Metaなどの研究者らが、LLMが自分自身に報酬を与える「自己報酬言語モデル」を開発

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数学オリンピックの金メダリストと似たレベルで幾何学問題を解くAIシステムをDeepMindが開発したことがNatureで報告されています。

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外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい

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プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果

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最高水準のオープンソースLLM『Mixtral 8x7B』は内部で専門家が切り替わる高効率モデル

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CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

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Googleなどが開発、LLMに表データ（.csvなど）の情報を深く理解させるためのフレームワーク『Chain of Table』

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LLMの知識を狙い撃ちして変更・修正する「知識編集（Knowledge Editing）」

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LLMに「自分自身との対戦」で能力を向上させる手法『Self-Play Fine-Tuning（SPIN）』

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1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ（約3兆トークン）で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮

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JPモルガンの研究者らは、企業のドキュメントをLLMで読み込むモデル『DocLLM』を発表しました。

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LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに　Llama-2を1057個に分解

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LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査

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LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』

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