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次回の更新記事：科学分野におけるLLM活用の発展まとめ（公開予定日：2025年04月29日）

LLM

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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Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果　間違えやすいタイプの問題も明らかに

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人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告

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AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満

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視覚・テキスト・音声そして行動データを処理するマルチモーダルLLM「Unified-IO 2」を開発したと報告されています。

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プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

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LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

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Gemini Pro 対 GPT-4V、画像認識能力でどちらが優秀なのか

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消費者向けGPUでも高性能GPUに近いパフォーマンスでLLMを動かす手法「PowerInfer」

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OpenAIが開発中の「人間を超えたAIを制御する」方法

OpenAIが開発中の「人間を超えたAIを制御する」方法

Tencentの研究者らが、人間のようにタップやスワイプでスマホアプリを操作するAIエージェント『AppAgent』を開発したと報告しています。

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