「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　

「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...
Read More
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

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...
Read More
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

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...
Read More
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

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...
Read More
「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

「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...
Read More
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%

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...
Read More
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

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...
Read More
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）

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...
Read More
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

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...
Read More
「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

LLM

LLMに敢えて間違わせてルールを覚えさせるプロンプト手法　Google DeepMindなどが考案

LLMに敢えて間違わせてルールを覚えさせるプロンプト手法　Google DeepMindなどが考案

ファインチューニングデータが十分に大きい場合、タスク性能向上に追加の事前学習は不要の可能性　Googleなどによるスケーリング則の実験から

ファインチューニングデータが十分に大きい場合、タスク性能向上に追加の事前学習は不要の可能性　Googleなどによるスケーリング則の実験から

GPT-4にRAG（検索拡張生成）を適用するケーススタディ　臨床問題で人間の医師よりも高い精度を達成

GPT-4にRAG（検索拡張生成）を適用するケーススタディ　臨床問題で人間の医師よりも高い精度を達成

ナレッジグラフ（知識グラフ）とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ

ナレッジグラフ（知識グラフ）とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ

複数LLMに議論させ、「回答に自信がないときは発言を控えさせ」て応答品質を向上する方法

複数LLMに議論させ、「回答に自信がないときは発言を控えさせ」て応答品質を向上する方法

LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』（Corrective Retrieval Augmented Generation：修正型の検索拡張生成）

LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』（Corrective Retrieval Augmented Generation：修正型の検索拡張生成）

LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』

LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』

RAGシステムに「無関係な」文書を混ぜたほうがLLMの出力精度が上がる可能性が示唆された

RAGシステムに「無関係な」文書を混ぜたほうがLLMの出力精度が上がる可能性が示唆された
PAGE TOP