次回の更新記事:会議出席代行システム LLMでどこまでできるか(公開予定日:2025年02月25日)

LLM

GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING(セルフデバッギング)』と実行プロンプト
LLMに非線形的な思考を与えてCoTを上回る性能を引き出す手法『IEP』と実行プロンプト CoTと組合せでさらに強力になる場合も
Natureなどの論文約4,800本でGPT-4による査読能力が検証され、「LLMは査読にも有用」と結論
DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか?OpenAIが論文で発表
LLMにベートーヴェンなど特定の人物の行動や感情を模倣させる、イタコのような技術『Character-LLM(キャラクターLLM)』
LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。
特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups(意訳:ぼくだけのためのスープ)』が開発されました。
LLMがソフトウェアエンジニアリングでどのように適用可能か、網羅的な調査&分析結果
「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか?」に対するOpenAIの論文が発表されました。
電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT(ダイアグラマーGPT)』が登場しました。
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