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

大規模言語モデル(LLM)のパフォーマン...
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大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから② -モデル構築編-

本記事では、LLM研究全体の背景と現状、...
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大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから① -代表的なモデル編-

本記事では、LLM研究全体の背景と現状、...
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論文

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
LLMに敢えて間違わせてルールを覚えさせるプロンプト手法 Google DeepMindなどが考案
ファインチューニングデータが十分に大きい場合、タスク性能向上に追加の事前学習は不要の可能性 Googleなどによるスケーリング則の実験から
GPT-4にRAG(検索拡張生成)を適用するケーススタディ 臨床問題で人間の医師よりも高い精度を達成
自信がないときにLLMに発言を控えさせる手法
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG(修正型検索拡張生成:Corrective Retrieval Augmented Generation)』
LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』
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」ことで人間が過度に信頼するのを防ぐ

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