小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性

大規模言語モデル(LLM)のパフォーマン...
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大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから② -モデル構築編-

本記事では、LLM研究全体の背景と現状、...
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大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから① -代表的なモデル編-

本記事では、LLM研究全体の背景と現状、...
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プロンプト

LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する DeepMindが報告
大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから③ -使用法・拡張法、データセット編-
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
LLMに敢えて間違わせてルールを覚えさせるプロンプト手法 Google DeepMindなどが考案
LLMに「自信の度合いに応じて説明のニュアンスを変更させる」ことで人間が過度に信頼するのを防ぐ
GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』
プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果
CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

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