LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
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プロンプト

GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト
プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder(プロンプトブリーダー)』
GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト
LLMの出力から誤り(ハルシネーション)を減らす新手法『CoVe(Chain-of-Verification)』と実行プロンプト
LLMの個別の性格(人格)特性を、プロンプトで「測定」「形成」する手法
LLMが巡回セールスマン問題などの最適化問題を解く〜自分自身で優れたプロンプトを作成&活用〜
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
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」
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