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LLM
論文
LLMによる時系列データ分析に「ニュース情報」を混ぜるアプローチ 為替予測精度など大幅に向上
By AIDB Research
/ 2024/11/22
本記事では、時系列予測にLLMを活用した...
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LLM
エージェント
論文
Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集 示唆される「GUIエージェントの夜明け」
By AIDB Research
/ 2024/11/21
本記事では、PCの画面を見て操作できる「...
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LLM
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/11/20
本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLM
エージェント
論文
LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは
By AIDB Research
/ 2024/11/19
本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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LLM
オープンソース
論文
オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく Qwen2.5-Coderの能力値全容
By AIDB Research
/ 2024/11/18
本記事では、コード生成に特化したLLM「...
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LLM
RAG
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/11/15
本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLM
オープンソース
論文
Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認
By AIDB Research
/ 2024/11/14
本記事では、LLMの推論コストを削減する...
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LLM
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/11/13
本記事では、LLMの長文処理能力について...
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LLM
エージェント
論文
上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発
By AIDB Research
/ 2024/11/12
本記事では、マイクロソフトが開発したマル...
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LLM
RAG
論文
「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
By AIDB Research
/ 2024/11/11
本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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論文
2024/1/10
LLM
ファインチューニング
論文
LLMに「自分自身との対戦」で能力を向上させる手法『Self-Play Fine-Tuning(SPIN)』
LLMに「自分自身との対戦」で能力を向上させる手法『Self-Play Fine-Tuning(SPIN)』
2024/1/9
LLM
オープンソース
論文
1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ(約3兆トークン)で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮
1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ(約3兆トークン)で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮
2024/1/5
LLM
論文
LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに Llama-2を1057個に分解
LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに Llama-2を1057個に分解
2024/1/4
LLM
論文
LLMにおける情報抽出(文章から必要な事柄を読み取る)タスクについての調査
LLMにおける情報抽出(文章から必要な事柄を読み取る)タスクについての調査
2024/1/3
LLM
ハルシネーション
論文
LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』
LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』
2024/1/2
LLM
論文
Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果 間違えやすいタイプの問題も明らかに
Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果 間違えやすいタイプの問題も明らかに
2024/1/1
LLM
ファインチューニング
教育・キャリア
論文
人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告
人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告
2023/12/30
LLM
ベンチマーク
論文
AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満
AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満
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