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）
LLM科学者と人間の協力で実験の効率化　Googleなど

LLM科学者と人間の協力で実験の効率化　Googleなど

By AIDB Research / 2025/02/20
本記事では、LLMを活用した科学実験の進...
Read More
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

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

By AIDB Research / 2025/02/20
LLMがめざましく高度化しているにもかか...
Read More
「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

By AIDB Research / 2025/02/19
本記事では、LLMが社会のさまざまな分野...
Read More
LLMを擬人化することに対する見解

LLMを擬人化することに対する見解

By AIDB Research / 2025/02/18
本記事では、LLMを「人間らしいもの」と...
Read More
LLM専用の「新しい言葉」を導入　Google DeepMind

LLM専用の「新しい言葉」を導入　Google DeepMind

By AIDB Research / 2025/02/17
本記事では、LLMの理解と制御に向けて新...
Read More
AIDBプレミアム会員特典のお知らせ

AIDBプレミアム会員特典のお知らせ

By AIDB Research / 2025/02/15
情報収集と学習を継続されている皆さまに対...
Read More
「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

「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

By AIDB Research / 2025/02/14
ソフトウェアを自然言語で操作する新しい手...
Read More
天井が見え始めたこれまでのLLMベンチマークを超える究極の問題集 DeepSeek-R1もテスト

天井が見え始めたこれまでのLLMベンチマークを超える究極の問題集 DeepSeek-R1もテスト

By AIDB Research / 2025/02/13
LLMの性能は日々進化を続けています。そ...
Read More
「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査　

「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査　

By AIDB Research / 2025/02/12
これまで広い視野での「LLMによる仕事の...
Read More
o3-miniクイズ

o3-miniクイズ

By AIDB Research / 2025/02/11
*前回はDeepSeekについてのクイズ...
Read More

論文

GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』

GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』

Metaなどの研究者らが、LLMが自分自身に報酬を与える「自己報酬言語モデル」を開発

Metaなどの研究者らが、LLMが自分自身に報酬を与える「自己報酬言語モデル」を開発

外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい

外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい

プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果

プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果

最高水準のオープンソースLLM『Mixtral 8x7B』は内部で専門家が切り替わる高効率モデル

最高水準のオープンソースLLM『Mixtral 8x7B』は内部で専門家が切り替わる高効率モデル

CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

Googleなどが開発、LLMに表データ（.csvなど）の情報を深く理解させるためのフレームワーク『Chain of Table』

Googleなどが開発、LLMに表データ（.csvなど）の情報を深く理解させるためのフレームワーク『Chain of Table』

LLMの知識を狙い撃ちして変更・修正する「知識編集（Knowledge Editing）」

LLMの知識を狙い撃ちして変更・修正する「知識編集（Knowledge Editing）」

LLMに「自分自身との対戦」で能力を向上させる手法『Self-Play Fine-Tuning（SPIN）』

LLMに「自分自身との対戦」で能力を向上させる手法『Self-Play Fine-Tuning（SPIN）』

1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ（約3兆トークン）で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮

1.1Bパラメータの小さなモデルを巨大データ（約3兆トークン）で訓練したモデル『TinyLlama』が、比較的優秀な性能を発揮
PAGE TOP