次回の更新記事:会議出席代行システム LLMでどこまでできるか(公開予定日:2025年02月25日)

AI基礎クイズその一

最近AI分野に参入された方々にとっては、...
Read More

LLM科学者と人間の協力で実験の効率化 Googleなど

本記事では、LLMを活用した科学実験の進...
Read More

100万ドル分のソフトウェアエンジニアリング業務に挑む

LLMがめざましく高度化しているにもかか...
Read More

「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

本記事では、LLMが社会のさまざまな分野...
Read More

LLMを擬人化することに対する見解

本記事では、LLMを「人間らしいもの」と...
Read More

LLM専用の「新しい言葉」を導入 Google DeepMind

本記事では、LLMの理解と制御に向けて新...
Read More

AIDBプレミアム会員特典のお知らせ

情報収集と学習を継続されている皆さまに対...
Read More

「すべてのソフトウェアをエージェントとして使う」ビジョンと実践例

ソフトウェアを自然言語で操作する新しい手...
Read More

「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査 

これまで広い視野での「LLMによる仕事の...
Read More

プロンプト

LLMで因果推論を行うためのプロンプト手法
多くの「長いコンテキストを要するタスク」を、短いコンテキストウィンドウのLLMで解決する手法
時系列データの異常検知にLLMを使用する手法と実行プロンプト
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
ChatGPTの「初頭効果」について
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に対して、「人間には意味が分からない滅茶苦茶な文」でプロンプトを送る手法『LM Babel』
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
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
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
PAGE TOP