人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析

人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析

By AIDB Research / 2024/05/01
LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果

マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果

By AIDB Research / 2024/04/30
GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...
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LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発

LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発

By AIDB Research / 2024/04/26
スタンフォード大学の研究グループが提案し...
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小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

By AIDB Research / 2024/04/25
自動化のためのワークフロー生成における、...
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強くて軽いモデルPhi-3の評価結果　Microsoftの論文（テクニカルレポート）より

強くて軽いモデルPhi-3の評価結果　Microsoftの論文（テクニカルレポート）より

By AIDB Research / 2024/04/24
Microsoftの研究者らは、モバイル...
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プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案

プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案

By AIDB Research / 2024/04/23
LLMとユーザーフィードバックを巧みに組...
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LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack（干し草の中の針）」テスト結果とプロンプト例

LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack（干し草の中の針）」テスト結果とプロンプト例

By AIDB Research / 2024/04/22
LLMがプロンプト内の情報をどの程度正確...
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プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果

プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果

By AIDB Research / 2024/04/19
プロンプトに例示を含めることにより新しい...
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Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

By AIDB Research / 2024/04/18
「スマホ画面上のオブジェクトを理解するの...
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LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング

LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング

By AIDB Research / 2024/04/17
UCバークレーの研究者たちは、LLMがよ...
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論文

人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す　※OpenAI社はこれを受け対策済み

Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す　※OpenAI社はこれを受け対策済み

GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す

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LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す

LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す

GoogleのGeminiファミリー最新モデル「Gemini 1.5 Pro」1000万トークンでほぼ完璧な検索性能

GoogleのGeminiファミリー最新モデル「Gemini 1.5 Pro」1000万トークンでほぼ完璧な検索性能

LLMの記号推論タスク（化学式や絵文字の理解など）で記号を自然言語に変換することの有効性を確認

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