次回の更新記事：LLMのハルシネーションは4種類（公開予定日：2026年04月27日）

記事一覧

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2024.03.01

RAGは主観的クエリで客観性より関連性重視

2024.02.29

LLMは論理的なRAG情報を優先し矛盾時は事前知識固守

2024.02.29

LLMの推論精度はプロンプトが長いほど低下

2024.02.27

LLMと解釈モデル連携によるデータ分析自動化

2024.02.26

プロンプトの礼儀正しさがLLM性能に与える影響

2024.02.25

LLMの心の理論ベンチマーク「OpenToM」登場

2024.02.24

LLMのIn-Context Learning、注意機構の変化を解明

2024.02.23

LLM性能向上はエージェント数に比例

2024.02.22

LLMに新語を学習させるFOCUSフレームワーク

2024.02.20

LLMディベートで真実を判定

2024.02.19

LLMエージェントが意図を96%把握 Mistral-Interact

2024.02.18

MoE推論を高速化するCPU-GPU協調Fiddler

2024.02.17

LLM推論、プロンプトの順序で精度が30%低下

2024.02.17

LLMの学習はタスクで最適カリキュラムが変化

2024.02.15

リバースFTでLLMの基本能力は復活可能

2024.02.14

LLMの未来：効率化・新アーキテクチャ・マルチモーダルへ

2024.02.13

LLM自身に推論を委ねるSelf-Discover

2024.02.12

LLMの反証推論を強化するプロンプトテンプレート

2024.02.11

LLMの間違いを学習に活かす原則学習

2024.02.10

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