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LLMにおけ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...

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...

量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか？モデルが持つ「自信」の観点から説明

By AIDB Research / 2024/05/02

LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...

人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析

By AIDB Research / 2024/05/01

LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...

マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果

By AIDB Research / 2024/04/30

GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...

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

By AIDB Research / 2024/04/26

スタンフォード大学の研究グループが提案し...

小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

By AIDB Research / 2024/04/25

自動化のためのワークフロー生成における、...

強くて軽いモデルPhi-3の評価結果　Microsoftの論文（テクニカルレポート）より

By AIDB Research / 2024/04/24

Microsoftの研究者らは、モバイル...

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

By AIDB Research / 2024/04/23

LLMとユーザーフィードバックを巧みに組...

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

By AIDB Research / 2024/04/22

LLMがプロンプト内の情報をどの程度正確...

2023/8/29
LLM プロンプト論文

AIDB

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LLMにおけ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

Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか？モデルが持つ「自信」の観点から説明

人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析

マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果

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

小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

強くて軽いモデルPhi-3の評価結果　Microsoftの論文（テクニカルレポート）より

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

GPT-4に選択肢を与えるとき、順序を入れ替えるだけで性能に大きな変化があることが明らかに

メタ認知をさせてLLMの能力を上げる手法「メタ認知プロンプティング」

大規模言語モデルのセーフガードを故意に突破する「脱獄プロンプト」とは

バイトダンスの研究者が「大規模言語モデル（LLM）のMBTI性格特性はプロンプトで調整可能」と示唆

大規模言語モデルへのプロンプト、重要な情報はどこに書く？

GPTが「心の理論」をもつかどうかはプロンプト次第

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