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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ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか？大規模な調査の結果

ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか？大規模な調査の結果

By AIDB Research / 2024/04/16
今回研究者らは、ChatGPTが学術論文...
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どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果　データセットと要約ノウハウも公開

どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果　データセットと要約ノウハウも公開

By AIDB Research / 2024/04/15
LLMは現在、技術的には10万トークン（...
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論文

LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も

LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も

GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる

GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる

LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果

LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果

GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』

GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』

深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功　研究者本人が解説（NEC宮川大輝氏）

深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功　研究者本人が解説（NEC宮川大輝氏）

小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性

小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性

ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』

ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』

LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する　DeepMindが報告

LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する　DeepMindが報告

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