次回の更新記事:企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み(公開予定日:2025年01月21日)

Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新フレームワーク

本記事では、Web3とエージェントの融合...
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生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

本記事では、マイクロソフトの研究チームに...
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マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

表やグラフといった構造化された画像は、私...
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LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

本記事では、人間が思いついたゲーム理論的...
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産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

本記事では、企業における大規模言語モデル...
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LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか?

本記事では、LLMを利用した個人財務サポ...
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LLM

小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』
LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する DeepMindが報告
大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから④ -ベンチマーク別の優秀なモデルと将来展望編-
大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから③ -使用法・拡張法、データセット編-
大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから② -モデル構築編-
大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから① -代表的なモデル編-
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
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