反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

By AIDB Research / 2024/05/20
LLMは論理的な推論をする能力が限られて...
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スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

By AIDB Research / 2024/05/17
スタンフォード大学の研究者らは、画像とテ...
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RAGの失敗パターン7選

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By AIDB Research / 2024/05/16
研究者らは、RAGの7つの失敗パターンを...
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ChatGPTの「初頭効果」について

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By AIDB Research / 2024/05/15
カリフォルニア大学などの研究者らは、Ch...
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認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

By AIDB Research / 2024/05/14
本記事は、ICLR2024で発表された論...
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LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

By AIDB Research / 2024/05/13
通常のLLMエージェントは、テキストやJ...
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Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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By AIDB Research / 2024/05/10
LLMが一度に処理できる文章の長さには限...
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マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション（幻覚）の原因と対策

マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション（幻覚）の原因と対策

By AIDB Research / 2024/05/09
テキストだけでなく画像や動画などの視覚情...
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LLMにおける超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

LLMにおける超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

By AIDB Research / 2024/05/08
LLMを利用する中でIn-context...
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Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

By AIDB Research / 2024/05/07
Appleが公開した最新のオープンソース...
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RAG

RAGの失敗パターン7選

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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

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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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