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)

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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o3-miniクイズ

*前回はDeepSeekについてのクイズ...
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プロンプト

LLMの出力から誤り(ハルシネーション)を減らす新手法『CoVe(Chain-of-Verification)』と実行プロンプト
LLMの個別の性格(人格)特性を、プロンプトで「測定」「形成」する手法
LLMが巡回セールスマン問題などの最適化問題を解く〜自分自身で優れたプロンプトを作成&活用〜
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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