Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

By AIDB Research / 2024/09/13
この記事では、LLMが自分自身の行動を反...
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100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

By AIDB Research / 2024/09/12
この記事では、LLMと人間の専門家による...
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LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

By AIDB Research / 2024/09/11
この記事では、LLMの推論能力を向上させ...
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AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

By AIDB Research / 2024/09/10
本記事では、LLMベースのコーディング補...
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マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

By AIDB Research / 2024/09/09
この記事では、MMMU-Proという新し...
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ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

By AIDB Research / 2024/09/06
この記事では、LLMが長い文章を理解でき...
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RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

By AIDB Research / 2024/09/05
本記事では、RAGシステムにおける”ノイ...
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RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

By AIDB Research / 2024/09/04
企業がRAGを行う上での参考になるテクニ...
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プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

By AIDB Research / 2024/09/03
この記事では、LLMが文化的な背景に沿っ...
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GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験　最大35%の確率で購買決定に成功

GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験　最大35%の確率で購買決定に成功

By AIDB Research / 2024/09/02
本記事では、LLMが人間を説得する力をど...
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LLM

視覚から言語を理解して未来を予測する次世代のAI「Dynalang」

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大規模言語モデル同士に上手く協力してソフトウェア開発をしてもらうフレームワーク「MetaGPT」

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バイトダンスの研究者が「大規模言語モデル（LLM）のMBTI性格特性はプロンプトで調整可能」と示唆

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大規模言語モデルに16,000以上のAPIを理解し適切に操作する能力を与える「ToolLLM」

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大規模言語モデルが音声をダイレクトに理解する能力を与える　Metaとケンブリッジ大

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AIが生成したテキストが事実なのか確認する手法「FacTool」が登場

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3D-LLM：大規模言語モデルに3D世界を注入する新たな試み

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大規模言語モデルにおける課題と応用例を整理した結果

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