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

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、...
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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

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...
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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

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...
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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

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...
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プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果

プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果

By AIDB Research / 2024/04/19
プロンプトに例示を含めることにより新しい...
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Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

By AIDB Research / 2024/04/18
「スマホ画面上のオブジェクトを理解するの...
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LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング

LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング

By AIDB Research / 2024/04/17
UCバークレーの研究者たちは、LLMがよ...
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ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか？大規模な調査の結果

ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか？大規模な調査の結果

By AIDB Research / 2024/04/16
今回研究者らは、ChatGPTが学術論文...
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どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果　データセットと要約ノウハウも公開

どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果　データセットと要約ノウハウも公開

By AIDB Research / 2024/04/15
LLMは現在、技術的には10万トークン（...
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Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす

Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす

By AIDB Research / 2024/04/12
GPT-4やClaude 3といった最先...
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RAG

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

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

LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法

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RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

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表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法

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検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上

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RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる

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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-

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