次回の更新記事:会議出席代行システム LLMでどこまでできるか(公開予定日:2025年02月25日)

AI基礎クイズその一

最近AI分野に参入された方々にとっては、...
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LLM科学者と人間の協力で実験の効率化 Googleなど

本記事では、LLMを活用した科学実験の進...
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100万ドル分のソフトウェアエンジニアリング業務に挑む

LLMがめざましく高度化しているにもかか...
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「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

本記事では、LLMが社会のさまざまな分野...
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LLMを擬人化することに対する見解

本記事では、LLMを「人間らしいもの」と...
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LLM専用の「新しい言葉」を導入 Google DeepMind

本記事では、LLMの理解と制御に向けて新...
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AIDBプレミアム会員特典のお知らせ

情報収集と学習を継続されている皆さまに対...
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「すべてのソフトウェアをエージェントとして使う」ビジョンと実践例

ソフトウェアを自然言語で操作する新しい手...
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「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査 

これまで広い視野での「LLMによる仕事の...
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論文

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
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
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
Claude 3のベンチマーク評価結果 論文(テクニカルレポート)より
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
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
LLMは本当に推論しているか?原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク
検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上
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