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」

この記事では、LLMの性能を向上させる新...
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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

この記事では、LLMが自分自身の行動を反...
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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』

この記事では、LLMの推論能力を向上させ...
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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

この記事では、LLMが長い文章を理解でき...
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論文

LLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティング マルチモーダルモデルに匹敵する空間推論性能を達成
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
Appleが開発、スマホのスクリーンを理解してユーザーと対話できる『ReALM』端末上で動く軽量モデル
LLMの化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
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が生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
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』
「ゲームでのLLM」における調査結果 プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

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