LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
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プロンプト

GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』
LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する DeepMindが報告
大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから③ -使用法・拡張法、データセット編-
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
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
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』
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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