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

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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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

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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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

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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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

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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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

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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「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　

「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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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

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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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

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

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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「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

「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

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』

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

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

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

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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