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LLM
プロンプト
論文
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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LLM
画像認識
論文
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
プロンプト
論文
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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LLM
RAG
論文
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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LLM
論文
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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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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
プロンプト
論文
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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LLM
プロンプト
論文
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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LLM
画像認識
論文
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
プロンプト
論文
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
2024/2/9
LLM
ファインチューニング
論文
ファインチューニングデータが十分に大きい場合、タスク性能向上に追加の事前学習は不要の可能性 Googleなどによるスケーリング則の実験から
ファインチューニングデータが十分に大きい場合、タスク性能向上に追加の事前学習は不要の可能性 Googleなどによるスケーリング則の実験から
2024/2/8
RAG
医療・ヘルスケア
論文
GPT-4にRAG(検索拡張生成)を適用するケーススタディ 臨床問題で人間の医師よりも高い精度を達成
GPT-4にRAG(検索拡張生成)を適用するケーススタディ 臨床問題で人間の医師よりも高い精度を達成
2024/2/6
LLM
論文
複数LLMに議論させ、「回答に自信がないときは発言を控えさせ」て応答品質を向上する方法
複数LLMに議論させ、「回答に自信がないときは発言を控えさせ」て応答品質を向上する方法
2024/2/5
LLM
RAG
論文
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』(Corrective Retrieval Augmented Generation:修正型の検索拡張生成)
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』(Corrective Retrieval Augmented Generation:修正型の検索拡張生成)
2024/2/2
LLM
論文
LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』
LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』
2024/1/31
LLM
プロンプト
論文
LLMに「自信の度合いに応じて説明のニュアンスを変更させる」ことがユーザーの誤解を回避する
LLMに「自信の度合いに応じて説明のニュアンスを変更させる」ことがユーザーの誤解を回避する
2024/1/30
LLM
RAG
ファインチューニング
論文
ファインチューニングとRAGを比較実験した結果 LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い
ファインチューニングとRAGを比較実験した結果 LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い
2024/1/27
LLM
画像生成
画像認識
論文
音声
マルチモーダルLLMの技術や開発トレンド、26種類のモデル例を網羅的にまとめた報告
マルチモーダルLLMの技術や開発トレンド、26種類のモデル例を網羅的にまとめた報告
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ナレッジグラフ(知識グラフ)とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ
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の化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
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
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』(Corrective Retrieval Augmented Generation:修正型の検索拡張生成)
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
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
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
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