反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

By AIDB Research / 2024/05/20
LLMは論理的な推論をする能力が限られて...
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スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

By AIDB Research / 2024/05/17
スタンフォード大学の研究者らは、画像とテ...
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RAGの失敗パターン7選

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By AIDB Research / 2024/05/16
研究者らは、RAGの7つの失敗パターンを...
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ChatGPTの「初頭効果」について

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By AIDB Research / 2024/05/15
カリフォルニア大学などの研究者らは、Ch...
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認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

By AIDB Research / 2024/05/14
本記事は、ICLR2024で発表された論...
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LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

By AIDB Research / 2024/05/13
通常のLLMエージェントは、テキストやJ...
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Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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By AIDB Research / 2024/05/10
LLMが一度に処理できる文章の長さには限...
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マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション（幻覚）の原因と対策

マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション（幻覚）の原因と対策

By AIDB Research / 2024/05/09
テキストだけでなく画像や動画などの視覚情...
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LLMにおける超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

LLMにおける超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

By AIDB Research / 2024/05/08
LLMを利用する中でIn-context...
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Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

By AIDB Research / 2024/05/07
Appleが公開した最新のオープンソース...
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LLM

LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

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RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

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人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

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RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

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Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

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Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す　※OpenAI社はこれを受け対策済み

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GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す

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