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LLM
プロンプト
論文
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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LLM
論文
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
論文
量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか?モデルが持つ「自信」の観点から説明
By AIDB Research
/ 2024/05/02
LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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LLM
プロンプト
論文
人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析
By AIDB Research
/ 2024/05/01
LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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LLM
画像認識
論文
マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果
By AIDB Research
/ 2024/04/30
GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...
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LLM
プロンプト
論文
LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発
By AIDB Research
/ 2024/04/26
スタンフォード大学の研究グループが提案し...
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LLM
RAG
論文
小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム またはRAGで幻覚を減らす手法
By AIDB Research
/ 2024/04/25
自動化のためのワークフロー生成における、...
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LLM
論文
強くて軽いモデルPhi-3の評価結果 Microsoftの論文(テクニカルレポート)より
By AIDB Research
/ 2024/04/24
Microsoftの研究者らは、モバイル...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案
By AIDB Research
/ 2024/04/23
LLMとユーザーフィードバックを巧みに組...
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LLM
プロンプト
論文
LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack(干し草の中の針)」テスト結果とプロンプト例
By AIDB Research
/ 2024/04/22
LLMがプロンプト内の情報をどの程度正確...
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プロンプト
2024/3/25
LLM
プロンプト
論文
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
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
2024/3/19
LLM
プロンプト
論文
LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す
LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す
2024/3/15
LLM
プロンプト
論文
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
2024/3/13
LLM
プロンプト
画像認識
論文
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
2024/3/12
LLM
RAG
プロンプト
論文
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
2024/3/7
LLM
ファインチューニング
プロンプト
製造・デザイン
論文
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
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
2024/3/5
プロンプト
論文
「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
「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
2024/3/4
LLM
エージェント
プロンプト
論文
「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)』
「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)』
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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
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表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
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
ナレッジグラフ(知識グラフ)とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ
ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考
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
LLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティング マルチモーダルモデルに匹敵する空間推論性能を達成
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