反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

By AIDB Research / 2024/05/20
LLMは論理的な推論をする能力が限られて...
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スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

By AIDB Research / 2024/05/17
スタンフォード大学の研究者らは、画像とテ...
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RAGの失敗パターン7選

RAGの失敗パターン7選

By AIDB Research / 2024/05/16
研究者らは、RAGの7つの失敗パターンを...
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ChatGPTの「初頭効果」について

ChatGPTの「初頭効果」について

By AIDB Research / 2024/05/15
カリフォルニア大学などの研究者らは、Ch...
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認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

By AIDB Research / 2024/05/14
本記事は、ICLR2024で発表された論...
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LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

By AIDB Research / 2024/05/13
通常のLLMエージェントは、テキストやJ...
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Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

By AIDB Research / 2024/05/10
LLMが一度に処理できる文章の長さには限...
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マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション（幻覚）の原因と対策

マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション（幻覚）の原因と対策

By AIDB Research / 2024/05/09
テキストだけでなく画像や動画などの視覚情...
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LLMのプロンプトに数百から数千の例を含め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

LLMのプロンプトに数百から数千の例を含め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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Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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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プロンプト

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」ことがユーザーの誤解を回避する

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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』

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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

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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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プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

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わずか2行のプロンプトでも実効性のある新しいアライメント手法『URIAL』

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LLMへの入力プロンプトを「意味を保持したまま」高度に圧縮する技術『LLMLingua』

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