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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論文

LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も

LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も

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

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

LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果

LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果

GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』

GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』

深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功　研究者本人が解説（NEC宮川大輝氏）

深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功　研究者本人が解説（NEC宮川大輝氏）

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

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

ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』

ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』

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

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

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