LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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論文

大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから③ -使用法・拡張法、データセット編-
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-
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-
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
複数LLMに議論させ、「回答に自信がないときは発言を控えさせ」て応答品質を向上する方法
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