次回の更新記事：推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を…（公開予定日：2025年03月17日）

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LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』（Corrective Retrieval Augmented Generation：修正型の検索拡張生成）

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LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』

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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

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LLMに「自信の度合いに応じて説明のニュアンスを変更させる」ことがユーザーの誤解を回避する

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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

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マルチモーダルLLMの技術や開発トレンド、26種類のモデル例を網羅的にまとめた報告

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人間の集団が持つアイデアはAIによって多様性が向上することが研究で示唆されています。

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GPT-4レベルの質問応答タスク性能をオープンソースモデルのLlama 2で実現する「ChatQA」NVIDIAが開発

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既存のLLMを融合させて強力なモデルを作る手法「知識融合」

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LLMに自分自身の内部動作を説明させる手法『Patchscopes（パッチスコープ）』Googleが開発

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