ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

By AIDB Research / 2024/09/17
この記事では、Microsoft Res...
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Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

By AIDB Research / 2024/09/13
この記事では、LLMが自分自身の行動を反...
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100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

By AIDB Research / 2024/09/12
この記事では、LLMと人間の専門家による...
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LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

By AIDB Research / 2024/09/11
この記事では、LLMの推論能力を向上させ...
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AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

By AIDB Research / 2024/09/10
本記事では、LLMベースのコーディング補...
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マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

By AIDB Research / 2024/09/09
この記事では、MMMU-Proという新し...
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ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

By AIDB Research / 2024/09/06
この記事では、LLMが長い文章を理解でき...
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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

By AIDB Research / 2024/09/05
本記事では、RAGシステムにおける”ノイ...
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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

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

By AIDB Research / 2024/09/04
企業がRAGを行う上での参考になるテクニ...
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プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

By AIDB Research / 2024/09/03
この記事では、LLMが文化的な背景に沿っ...
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RAG

RAGシステムに「無関係な」文書を混ぜたほうがLLMの出力精度が上がる可能性が示唆された

RAGシステムに「無関係な」文書を混ぜたほうがLLMの出力精度が上がる可能性が示唆された

ファインチューニングとRAGを比較実験した結果　LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い

ファインチューニングとRAGを比較実験した結果　LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い

LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

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