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、...
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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...
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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...
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「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...
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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...
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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...
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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...
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「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...
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「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...
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プロンプト

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
CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果
プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告
わずか2行のプロンプトでも実効性のある新しいアライメント手法『URIAL』
LLMへの入力プロンプトを「意味を保持したまま」高度に圧縮する技術『LLMLingua』
基盤モデル(GPT-4)はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される
プロンプトを調整しないLLMのプロンプトエンジニアリング新手法『ControlPE』
キャラを一貫して再現する画像生成メソッド『The Chosen One』
ChatGPTなどのLLMにユーザーの性格特性を分析させる手法『PsyCoT』と実行プロンプト
「入力プロンプト」を最新情報で自動アップデート&最適化する手法『FRESHPROMPT』がLLMの出力精度を飛躍的に上げる
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