次回の更新記事：世界的にみた「独自LLM」の開発状況や戦略、規制動向…（公開予定日：2025年03月14日）

有料記事

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

プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告

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