次回の更新記事：Cursorはソフトウェア開発を加速する？導入後の実態…（公開予定日：2025年11月11日）

LLM

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

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

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）』

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）』

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

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

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。

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。

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

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

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

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

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』

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』

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

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

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

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

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

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

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。

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。

プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

Gemini Pro 対 GPT-4V、画像認識能力でどちらが優秀なのか

Gemini Pro 対 GPT-4V、画像認識能力でどちらが優秀なのか

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」

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」

直近1ヶ月で読まれている記事

プロフィールを登録すると
仕事のオファーが届きます

プロフィール登録
PAGE TOP