LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
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画像認識

高解像度な深度マップを高速生成するモデル『Depth Pro』Appleが公開
マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと
漫画を台本に変換するモデル『Magi v2』オックスフォード大学の研究グループが開発
画像と「動画」の中にあるものを認識する『SAM 2(Segment Anything 2)』をMetaが開発
タスクを一度視覚化して取り組ませることで、LLMの推論能力を大きく向上させるプロンプト手法『Whiteboard-of-Thought(ホワイトボード思考法)』
マルチモーダルLLMは従来手法よりゼロショット画像分類の精度が大幅に向上 Googleが報告
GPT-4o、Gemini、Claude 3などにおける「長いプロンプトのマルチモーダルタスク」性能を測定した結果
スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証
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