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

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
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
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
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
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
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
「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
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