次回の更新記事：専門分野の翻訳をLLMで上手に行う方法　専門用語や専…（公開予定日：2025年03月13日）

有料記事

LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法

LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法

Appleが開発、スマホのスクリーンを理解してユーザーと対話できる『ReALM』端末上で動く軽量モデル

Appleが開発、スマホのスクリーンを理解してユーザーと対話できる『ReALM』端末上で動く軽量モデル

LLMの化学的能力はどれほどか　最先端LLMと人間を比較した結果

LLMの化学的能力はどれほどか　最先端LLMと人間を比較した結果

ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考

ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考

LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

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