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【週刊連載】製造AI・今週の5本
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LLM
論文
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...
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LLM
プロンプト
論文
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...
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LLM
画像認識
論文
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...
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LLM
プロンプト
論文
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...
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LLM
RAG
論文
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、...
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LLM
論文
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...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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...
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LLM
プロンプト
論文
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...
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LLM
プロンプト
論文
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...
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LLM
画像認識
論文
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...
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【週刊連載】製造AI・今週の5本
2020/7/14
製造・デザイン
製造系5選
工場の火災をAIで予測!?安全・品質管理AIの研究事例【週刊】
工場の火災をAIで予測!?安全・品質管理AIの研究事例【週刊】
2020/7/7
材料・化学
製造・デザイン
製造系5選
「燃料電池の評価」ほか 材料にまつわる最新の製造系AI研究5選【週刊】
「燃料電池の評価」ほか 材料にまつわる最新の製造系AI研究5選【週刊】
2020/6/30
製造・デザイン
製造系5選
ディープラーニングで労災を防ぐ!?他 最新の製造系AI研究5選
ディープラーニングで労災を防ぐ!?他 最新の製造系AI研究5選
2020/6/23
製造・デザイン
製造系5選
ロボットアームの劣化がAIで分かる!?他 最新の製造AI研究5選【週刊】
ロボットアームの劣化がAIで分かる!?他 最新の製造AI研究5選【週刊】
2020/6/11
製造・デザイン
製造系5選
自動車部品の欠陥、AIで検出!?他 最新の製造AI研究5選
自動車部品の欠陥、AIで検出!?他 最新の製造AI研究5選
2020/6/4
製造・デザイン
製造系5選
故障パターンの認識!?ほか 最新の製造AI研究5選【週刊】
故障パターンの認識!?ほか 最新の製造AI研究5選【週刊】
2020/5/28
製造・デザイン
製造系5選
「航空機製造」を変える!?最新の製造AI研究5選【週刊】
「航空機製造」を変える!?最新の製造AI研究5選【週刊】
2020/5/21
製造・デザイン
製造系5選
製造業が変わりうる「検出・検査」AI技術【今週の5本】2020年5月4週版
製造業が変わりうる「検出・検査」AI技術【今週の5本】2020年5月4週版
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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
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
ナレッジグラフ(知識グラフ)とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ
LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する DeepMindが報告
小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果
GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』
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