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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
2023/12/6
論文
音声
Metaのリアルタイム多言語間翻訳システム『Seamless(シームレス)』は話し方のトーンや抑揚も反映
Metaのリアルタイム多言語間翻訳システム『Seamless(シームレス)』は話し方のトーンや抑揚も反映
2023/12/5
材料・化学
論文
DeepMindの『GNoME』が「人間の直感を超えた220万の材料を発見し」うち736は既に人間が実験室で再現したとの報告、Nature誌
DeepMindの『GNoME』が「人間の直感を超えた220万の材料を発見し」うち736は既に人間が実験室で再現したとの報告、Nature誌
2023/12/4
LLM
プロンプト
医療・ヘルスケア
論文
基盤モデル(GPT-4)はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される
基盤モデル(GPT-4)はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される
2023/12/1
LLM
オープンソース
論文
「ChatGPTの1周年を記念して」、オープンソースLLMがChatGPTにどこまで追いついているか体系的調査報告
「ChatGPTの1周年を記念して」、オープンソースLLMがChatGPTにどこまで追いついているか体系的調査報告
2023/11/30
LLM
エージェント
エンタメ・アート
論文
マインクラフトを上手にプレイするAI『JARVIS-1』登場
マインクラフトを上手にプレイするAI『JARVIS-1』登場
2023/11/29
LLM
プロンプト
論文
プロンプトを調整しないLLMのプロンプトエンジニアリング新手法『ControlPE』
プロンプトを調整しないLLMのプロンプトエンジニアリング新手法『ControlPE』
2023/11/28
LLM
エンタメ・アート
論文
LLMは「色」の概念をどれほど理解しているか
LLMは「色」の概念をどれほど理解しているか
2023/11/27
LLM
政治・社会
論文
日常能力を試すテスト『GAIA』正答率、人間92%に対してGPT-4は15% 一般的なニーズに応えるAI開発の指針に
日常能力を試すテスト『GAIA』正答率、人間92%に対してGPT-4は15% 一般的なニーズに応えるAI開発の指針に
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