LLM-RAGアプリケーション100個を分析して明らかになった「14の欠陥パターン」

本記事では、LLMとRAGのソフトウェア...
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エージェントなしで行うLLMによるソフトウェアのバグ修正手法

本記事では、ソフトウェア開発におけるバグ...
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心の理論をLLMエージェントに実装することの効果

本記事では、LLMマルチエージェントにお...
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競争環境でのLLMエージェントが自発的に協力し始める現象を観測

本記事では、LLMエージェントが競争環境...
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NVIDIAが教えるRAGチャットボット実装の重要ポイント

本記事では、NVIDIAによるRAGベー...
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複数LLM協調アプローチ「マージング」「アンサンブル」「協力」について

本記事では、LLM間の協調戦略に関する研...
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10億人のペルソナ(人物像)で多様な合成データを作成するための技術

本記事ではペルソナ駆動型データ合成手法を...
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LLMの価値観は一貫しているのか?

本記事では、LLMにおける「価値観の一貫...
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LLMに量子化が与える影響とは?日本語を含む多言語でCohereが調査

本記事では、量子化がLLMに与える影響を...
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画像認識

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でゼロショット画像分類の精度を向上させる手法 Googleが考案
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
マルチモーダルLLMにおける幻覚(ハルシネーション)の原因と対策 クリエイティブでの活用も推奨 AWSなどが網羅的に調査
マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果
Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』
LLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティング マルチモーダルモデルに匹敵する空間推論性能を達成

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