Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

「スマホ画面上のオブジェクトを理解するの...
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時系列分析におけるLLMの可能性について

Microsoftなどの研究者らは、LL...
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ChatGPTと実際に交わされた会話の世界最大規模データセット「WildChat」

コーネル大学などの研究者らは、ChatG...
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LLMは制御工学でどれほど能力があるか Claude 3、GPT-4、Gemini Ultraでの実験結果

イリノイ大学など複数機関の研究グループが...
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プロンプト

スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認
「ポジティブ思考」プロンプトでLLMの性能向上 さらに自動最適化プロンプトが上をいくが、奇妙な現象も
「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm(オートフォーム)』
LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告 一部、直感に反する複雑な結果も
GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる
GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』
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-

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