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量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか？モデルが持つ「自信」の観点から説明

By AIDB Research / 2024/05/02

LLMは多大な計算コストとメモリーを必要...

人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析

By AIDB Research / 2024/05/01

LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...

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

By AIDB Research / 2024/04/30

GPT-4VなどのマルチモーダルLLMは...

LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発

By AIDB Research / 2024/04/26

スタンフォード大学の研究グループが提案し...

小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

By AIDB Research / 2024/04/25

自動化のためのワークフロー生成における、...

強くて軽いモデルPhi-3の評価結果　Microsoftの論文（テクニカルレポート）より

By AIDB Research / 2024/04/24

Microsoftの研究者らは、モバイル...

プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案

By AIDB Research / 2024/04/23

LLMとユーザーフィードバックを巧みに組...

LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack（干し草の中の針）」テスト結果とプロンプト例

By AIDB Research / 2024/04/22

LLMがプロンプト内の情報をどの程度正確...

プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果

By AIDB Research / 2024/04/19

プロンプトに例示を含めることにより新しい...

Appleが開発　スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』

By AIDB Research / 2024/04/18

「スマホ画面上のオブジェクトを理解するの...

2020/10/21
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量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか？モデルが持つ「自信」の観点から説明

人間にはまるでデタラメに見える文字列を使ってLLMを操作する手法の有効性分析

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

LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発

小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

強くて軽いモデルPhi-3の評価結果　Microsoftの論文（テクニカルレポート）より

プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案

LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack（干し草の中の針）」テスト結果とプロンプト例

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【AI実装コード解説】「手術器具のセグメンテーション」物体認識レクチャー#3

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AIによる画像認識で「お茶の発酵」を検出（AI×製造）【論文】

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列車の新しい管理システム、画像認識で実現（AI×都市）【論文】

画像認識AIは、患者と医師の良きパートナーになる【日本メディカルAI学会レポート第2弾】

自動車製造自動化へ向けて。鍵となる画像認識による溶接品質の評価【AI論文】

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