次回の更新記事:LLMエージェント間で観察された人間のような「意見の…(公開予定日:2025年01月23日)

DeepSeekが実現した教師なし強化学習による推論性能の向上

本記事では、LLMの推論能力を強化学習の...
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企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み

本記事では、Googleが取り組むエージ...
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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

GPT-4に選択肢を与えるとき、順序を入れ替えるだけで性能に大きな変化があることが明らかに
「わたしの話」を体系的に覚えてもらいながらLLMと会話する技術MemoChat登場
タスクに応じてロールプレイさせるとChatGPTなどLLMの推論能力は普遍的に向上する
メタ認知をさせてLLMの能力を上げる手法「メタ認知プロンプティング」
大規模言語モデルのセーフガードを故意に突破する「脱獄プロンプト」とは
Metaの研究者ら「GPT-4をきびしくサポートする」AIのShepherd(シェパード)開発
医療AIの性能を検証する大規模プロジェクト、MITやハーバード、マイクロソフトなど始動
カーネギーメロン大など、大規模言語モデルの脆弱性を突く攻撃手法が存在することを指摘
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