次回の更新記事:LLMにエピソード記憶のような能力を持たせるRAGのテ…(公開予定日:2025年11月18日)

論文

マルチモーダルLLMにおける幻覚(ハルシネーション)の原因と対策 クリエイティブでの活用も推奨 AWSなどが網羅的に調査
LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習(In-context learning)とファインチューニングの性能比較
Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」
量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか?モデルが持つ「自信」の観点から説明
LLMに対して、「人間には意味が分からない滅茶苦茶な文」でプロンプトを送る手法『LM Babel』
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
LLMでWikipediaのような文書を作成する方法
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
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
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
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
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
Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』
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
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

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