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LLM
プロンプト
論文
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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LLM
論文
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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LLM
論文
量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか?モデルが持つ「自信」の観点から説明
By AIDB Research
/ 2024/05/02
LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...
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LLM
プロンプト
論文
人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析
By AIDB Research
/ 2024/05/01
LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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LLM
画像認識
論文
マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果
By AIDB Research
/ 2024/04/30
GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...
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LLM
プロンプト
論文
LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発
By AIDB Research
/ 2024/04/26
スタンフォード大学の研究グループが提案し...
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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
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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LLM
論文
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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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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
プロンプト
論文
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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ロボット
2023/12/14
LLM
ロボット
論文
GPT-4とヒューマノイドロボットを連携すると何が起こるか。東京大学と株式会社オルタナティヴ・マシンの研究者らが実験
GPT-4とヒューマノイドロボットを連携すると何が起こるか。東京大学と株式会社オルタナティヴ・マシンの研究者らが実験
2023/10/20
LLM
ニュース
ロボット
製造・デザイン
電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT(ダイアグラマーGPT)』が登場しました。
電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT(ダイアグラマーGPT)』が登場しました。
2023/10/18
LLM
ニュース
ロボット
GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。
GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。
2023/8/1
ロボット
画像認識
自然言語処理
論文
ロボットが「初めて見る環境」で「初めて聞く指示」に対しても行動をとれるようにする
ロボットが「初めて見る環境」で「初めて聞く指示」に対しても行動をとれるようにする
2023/5/8
スポーツ
ロボット
論文
仮想世界でサッカーを学んだロボットが実世界で上手にサッカーをプレイ DeepMindが研究報告
仮想世界でサッカーを学んだロボットが実世界で上手にサッカーをプレイ DeepMindが研究報告
2020/9/18
ロボット
論文
自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】
自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】
2020/9/9
ロボット
論文
倉庫ロボットは目を離した間に賢くなっていく(AI×ロボット)【論文】
倉庫ロボットは目を離した間に賢くなっていく(AI×ロボット)【論文】
2020/8/21
ロボット
特許
特許「自動フロアマップ作成AI技術」が公開(米AI Incorporated社)
特許「自動フロアマップ作成AI技術」が公開(米AI Incorporated社)
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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
LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する DeepMindが報告
ナレッジグラフ(知識グラフ)とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ
小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
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
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる
ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考
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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