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

LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』(Corrective Retrieval Augmented Generation:修正型の検索拡張生成)
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」ことがユーザーの誤解を回避する
ファインチューニングとRAGを比較実験した結果 LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い
マルチモーダルLLMの技術や開発トレンド、26種類のモデル例を網羅的にまとめた報告
GPT-4レベルの質問応答タスク性能をオープンソースモデルのLlama 2で実現する「ChatQA」NVIDIAが開発
既存のLLMを融合させて強力なモデルを作る手法「知識融合」
LLMに自分自身の内部動作を説明させる手法『Patchscopes(パッチスコープ)』Googleが開発
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