LLMによる目標達成と正直さのジレンマ

LLMによる目標達成と正直さのジレンマ

By AIDB Research / 2024/09/20
本記事では、カーネギーメロン大学などの研...
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単純に生成回数を増やすとLLMの性能が大幅に向上する「推論時のスケーリング則」

単純に生成回数を増やすとLLMの性能が大幅に向上する「推論時のスケーリング則」

By AIDB Research / 2024/09/19
この記事では、LLMの性能を向上させる新...
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リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

By AIDB Research / 2024/09/18
この記事では、Microsoftの研究チ...
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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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論文

RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条

RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条

ChatGPTの「初頭効果」について

ChatGPTの「初頭効果」について

認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

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Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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マルチモーダルLLMにおける幻覚（ハルシネーション）の原因と対策　クリエイティブでの活用も推奨　AWSなどが網羅的に調査

マルチモーダルLLMにおける幻覚（ハルシネーション）の原因と対策　クリエイティブでの活用も推奨　AWSなどが網羅的に調査

LLMのプロンプトに数百から数千の例を含め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

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Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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