次回の更新記事:Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新…(公開予定日:2025年01月20日)

生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

本記事では、マイクロソフトの研究チームに...
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マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

表やグラフといった構造化された画像は、私...
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LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

本記事では、人間が思いついたゲーム理論的...
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産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

本記事では、企業における大規模言語モデル...
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LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか?

本記事では、LLMを利用した個人財務サポ...
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プロンプト

ロングコンテキストはRAGもText to SQLも解決するか Googleがケーススタディを実施
『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その3 プロンプトエンジニアリングのケーススタディ〜
『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その2 マルチモーダルとエージェント〜
『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その1 重要な用語と各種プロンプト手法〜
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
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