次回の更新記事：ソフトウェア開発におけるLLMマルチエージェントの設…（公開予定日：2025年11月19日）

論文

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

LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに　Llama-2を1057個に分解

LLMが「教えてはいけない事実」を抑制するパーツが明らかに　Llama-2を1057個に分解

LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査

LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査

LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』

LLMの内部状態を観察することで「出力がハルシネーションか否かを判別する」手法『LLMファクトスコープ』

Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果　間違えやすいタイプの問題も明らかに

Geminiの「常識を推論する能力」を網羅的に調査した結果　間違えやすいタイプの問題も明らかに

人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告

人間のカリキュラム教育のような学習でLLMの性能は向上するとの報告

AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満

AGIを見据えて専門家レベルの問題を集めたベンチマーク「MMMU」、GPT-4VやGemini Ultraでも正解率6割未満

直近1ヶ月で読まれている記事

プロフィールを登録すると
仕事のオファーが届きます

プロフィール登録
PAGE TOP