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LLM
プロンプト
論文
LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効
By AIDB Research
/ 2024/10/25
本記事では、LLMの思考プロセスに関する...
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LLM
o1
論文
o1モデルが人間のように6つの思考パターンを使い分けているとの実験結果
By AIDB Research
/ 2024/10/24
本記事では、AIの性能向上における「推論...
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LLM
オープンソース
論文
IBMから日本語対応の商用可能オープンソースLLM「GRANITE 3.0」公開 8Bから
By AIDB Research
/ 2024/10/23
本記事では、IBMが新たに開発した軽量な...
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LLM
エージェント
論文
計画のステップが増えるほど、LLMは最初の目標を見失っていく傾向がある
By AIDB Research
/ 2024/10/22
本記事では、LLMを活用したエージェント...
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LLM
ベンチマーク
論文
500以上の実世界のマルチモーダルタスクを含む、過去最大規模の評価ベンチマーク『MEGA-BENCH』登場
By AIDB Research
/ 2024/10/21
本記事では、マルチモーダルAIモデルの能...
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LLM
o1
論文
「o1-preview」は自己評価メカニズムを持つ 計画立案中に自分の行動をチェックして修正
By AIDB Research
/ 2024/10/18
本記事では、OpenAIの最新モデル「o...
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LLM
RAG
ファインチューニング
論文
長文脈
ロングコンテキストLLMでも、情報の数は「多ければ多いほど良い」わけではない
By AIDB Research
/ 2024/10/17
本記事では、長い文脈を扱えるLLMをRA...
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LLM
o1
エージェント
論文
OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
By AIDB Research
/ 2024/10/16
本記事では、OpenAIが開発した「機械...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返すだけでも大幅に向上 最大で30%改善
By AIDB Research
/ 2024/10/15
本記事では、LLMの多段階推論能力を向上...
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LLM
プロンプト
論文
「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張
By AIDB Research
/ 2024/10/11
本記事では、LLMのシステムプロンプトに...
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特許
2021/2/25
特許
農業・食品
トヨタから「栽培しなくても作物の特性がわかるAI」の特許が出願。なぜ?
トヨタから「栽培しなくても作物の特性がわかるAI」の特許が出願。なぜ?
2021/2/20
セキュリティ
特許
マネーフォワード、「認知症の家族の口座を見守るAI」で特許を取得。
マネーフォワード、「認知症の家族の口座を見守るAI」で特許を取得。
2021/2/18
特許
特集
2020年の1年間に公開されたシャープ株式会社のAI関連特許が色々オモシロイのでまとめてみた。
2020年の1年間に公開されたシャープ株式会社のAI関連特許が色々オモシロイのでまとめてみた。
2021/2/16
エンタメ・アート
特許
バンダイが「都市シミュゲーにおいてプレイヤーを導くAI」で特許取得していることが判明。
バンダイが「都市シミュゲーにおいてプレイヤーを導くAI」で特許取得していることが判明。
2021/2/14
特許
最新のAI関連特許を100本近くチェックした筆者がおすすめの出願・取得事例5選
最新のAI関連特許を100本近くチェックした筆者がおすすめの出願・取得事例5選
2021/2/12
特許
「海外版の検出と防止ためのAIシステム」が特許出願!(米 NAGRASTAR社)
「海外版の検出と防止ためのAIシステム」が特許出願!(米 NAGRASTAR社)
2021/2/10
特許
農業・食品
クボタ社「農作業車のためのコスパに優れた障害物検出AIシステム」で特許出願!
クボタ社「農作業車のためのコスパに優れた障害物検出AIシステム」で特許出願!
2021/2/6
特許
「AIで加熱物が沸騰しているか判断するシステム」が特許出願!
「AIで加熱物が沸騰しているか判断するシステム」が特許出願!
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LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性
人間の思考や感情、それらが行動にどう結びつくかを理解し予測するAI「FutureNet」をMITの研究グループが開発
【Facebook】クリエイティブなスケッチを生成するAIを開発したと発表(AI×アート論文解説)
動画中の人間を切り抜く軽量なAIネットワーク「MODNet」登場【GitHub】
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RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる 最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究
OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング(テンプレートつき)
CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
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