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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RAG

長文コンテキスト処理はRAGを進化させるのか?最新モデル20種類での実験結果
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
「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
ロングコンテキストLLMでも、情報の数は「多ければ多いほど良い」わけではない
ハーバード大学とGoogleの研究者ら、LLMチャットボットを総合的に評価するデータセットの作り方を報告(作成されたデータセットも公開)
ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由
RAGの検索データにおける「ノイズ(事実とは異なる情報など)」には有益なノイズと有害なノイズがある
RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告
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