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LLM
ハルシネーション
論文
LLMの「知っているのに嘘をつく」幻覚と「知らないから間違える」幻覚の違い
By AIDB Research
/ 2024/11/06
本記事では、LLMが示す「幻覚(ハルシネ...
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LLM
ベンチマーク
論文
OpenAIが新しくLLMの事実性評価ベンチマーク『SimpleQA』をリリース 実用に役立つ知見も得られる
By AIDB Research
/ 2024/11/05
本記事では、OpenAIが新しく開発した...
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LLM
論文
LLMが自分で「より賢いLLMの作り方」を発見するSelf-Developingフレームワーク(NEC 石橋陽一氏)
By AIDB Research
/ 2024/11/04
本記事は、研究者が自ら著書の論文を解説す...
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LLM
セキュリティ
論文
LLMに対するオープンソース安全性評価ツールの比較
By AIDB Research
/ 2024/11/01
本記事では、LLMの安全性を自動的にチェ...
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LLM
エンタメ・アート
画像生成
論文
プレイヤーの行動に応じてゲームを自動生成する技術 Googleなどが開発
By AIDB Research
/ 2024/10/31
本記事では、Googleが開発したゲーム...
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LLM
ハルシネーション
プロンプト
論文
手の込んだ手法よりシンプルな手法の方がLLMは幻覚を起こしにくい 問題に応じて戦略を変える必要性
By AIDB Research
/ 2024/10/30
本記事では、LLMにおける「ハルシネーシ...
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LLM
政治・社会
論文
開発企業や言語ごとに異なるLLMのイデオロギー、価値観や態度
By AIDB Research
/ 2024/10/29
本記事では、最新の研究から明らかになった...
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LLM
プロンプト
論文
コンテキスト内で重要な情報同士が離れすぎるとLLMの性能は大幅に下がる
By AIDB Research
/ 2024/10/28
本記事では、LLMの長文理解における「情...
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LLM
プロンプト
論文
LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効
By AIDB Research
/ 2024/10/25
本記事では、LLMの思考プロセスに関する...
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LLM
o1
論文
o1モデルが人間のように6つの思考パターンを使い分けているとの実験結果
By AIDB Research
/ 2024/10/24
本記事では、AIの性能向上における「推論...
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論文
2023/3/5
エンタメ・アート
メンタルヘルス・心理学
論文
Stable Diffusionで脳内映像を見る!大阪大学の研究者らが開発
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2023/2/21
VR/AR
論文
pix2pix3D:簡単な線を描くだけで、3Dコンテンツを生成する。
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2023/1/20
製造・デザイン
論文
部屋の間取り図を自動作成 建築設計のジェネレーティブAI「ArchiGAN」「House-GAN」「HouseDiffusion」
部屋の間取り図を自動作成 建築設計のジェネレーティブAI「ArchiGAN」「House-GAN」「HouseDiffusion」
2023/1/17
医療・ヘルスケア
論文
ディープラーニングによって「細胞の老化」をスコアリングするシステムを開発 慶應の研究グループ
ディープラーニングによって「細胞の老化」をスコアリングするシステムを開発 慶應の研究グループ
2023/1/13
LLM
医療・ヘルスケア
論文
ChatGPTによる医師免許試験の成績「医学部3年生に匹敵する」米イエール大学
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2022/12/9
エンタメ・アート
大企業
論文
ダジャレを生成するAIをAmazonが開発中!文脈を読み取って上手に作るも「まだ人間には勝てない」と判明
ダジャレを生成するAIをAmazonが開発中!文脈を読み取って上手に作るも「まだ人間には勝てない」と判明
2022/12/8
エンタメ・アート
大企業
論文
Microsoftと中国の大学、写真中に「存在しない物体をナチュラルに」配置するAIを開発
Microsoftと中国の大学、写真中に「存在しない物体をナチュラルに」配置するAIを開発
2022/9/21
ウェブ
大企業
論文
Googleの研究チーム、手描きの簡単な絵で関連する画像を検索できるAI技術を開発
Googleの研究チーム、手描きの簡単な絵で関連する画像を検索できるAI技術を開発
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OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返すだけでも大幅に向上 最大で30%改善
o1モデルが人間のように6つの思考パターンを使い分けているとの実験結果
ロングコンテキストLLMでも、情報の数は「多ければ多いほど良い」わけではない
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