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LLM
プロンプト
論文
LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効
By AIDB Research
/ 2024/10/25
本記事では、LLMの思考プロセスに関する...
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LLM
o1
論文
o1モデルが人間のように6つの思考パターンを使い分けているとの実験結果
By AIDB Research
/ 2024/10/24
本記事では、AIの性能向上における「推論...
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LLM
オープンソース
論文
IBMから日本語対応の商用可能オープンソースLLM「GRANITE 3.0」公開 8Bから
By AIDB Research
/ 2024/10/23
本記事では、IBMが新たに開発した軽量な...
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LLM
エージェント
論文
計画のステップが増えるほど、LLMは最初の目標を見失っていく傾向がある
By AIDB Research
/ 2024/10/22
本記事では、LLMを活用したエージェント...
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LLM
ベンチマーク
論文
500以上の実世界のマルチモーダルタスクを含む、過去最大規模の評価ベンチマーク『MEGA-BENCH』登場
By AIDB Research
/ 2024/10/21
本記事では、マルチモーダルAIモデルの能...
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LLM
o1
論文
「o1-preview」は自己評価メカニズムを持つ 計画立案中に自分の行動をチェックして修正
By AIDB Research
/ 2024/10/18
本記事では、OpenAIの最新モデル「o...
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LLM
RAG
ファインチューニング
論文
長文脈
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
By AIDB Research
/ 2024/10/17
本記事では、長い文脈を扱えるLLMをRA...
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LLM
o1
エージェント
論文
OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
By AIDB Research
/ 2024/10/16
本記事では、OpenAIが開発した「機械...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返すだけでも大幅に向上 最大で30%改善
By AIDB Research
/ 2024/10/15
本記事では、LLMの多段階推論能力を向上...
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LLM
プロンプト
論文
「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張
By AIDB Research
/ 2024/10/11
本記事では、LLMのシステムプロンプトに...
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RAG
2024/4/25
LLM
RAG
論文
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
2024/4/5
LLM
RAG
論文
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
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
2024/3/29
LLM
RAG
論文
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』
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』
2024/3/26
LLM
RAG
論文
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
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
2024/3/12
LLM
RAG
プロンプト
論文
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
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
2024/3/8
LLM
RAG
論文
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
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
2024/3/1
LLM
RAG
論文
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
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
2024/2/16
LLM
RAG
ファインチューニング
プロンプト
論文
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-
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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