次回の更新記事:既存のベンチマークテストは信頼できるのか?LLM評価…(公開予定日:2025年02月11日)

DeepSeek-R1の性能を検証 4つの主要言語モデルと比較

DeepSeek(DeepSeek-R1...
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継続利用・累計利用特典企画のお知らせ

AIDBプレミアム会員の継続利用6ヶ月(...
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学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発

本記事では、効率的なスキルアップを支援す...
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OpenAIの思考プロセスを重視した言語モデルo3-mini その能力と安全性

本記事では、OpenAIがリリースした新...
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OpenAI o3-miniの安全機能に関する大規模検証 1万件超のテスト結果 

本記事では、OpenAIの新しい言語モデ...
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ハルシネーションが創薬研究を進展させる可能性 LLMの新たな活用法

本記事では、LLMにおける「ハルシネーシ...
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LLMにおける「計画立案能力」を高めるプロンプト手法の新提案

本記事では、LLMの自律的な計画立案能力...
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プロンプト

「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張
対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』 (プロンプトテンプレートあり)
専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』
LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング(テンプレートつき)
LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』
CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少 LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する
LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』
プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告
プロンプトの影響によるLLMの性能のばらつきを考慮した評価指標「Sharpeスコア」 NAIST研究者ら考案
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