記事一覧

深堀り解説

🔒 自然言語プログラミングを可能にするシステム『CoRE』

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🔒 LLMでプログラミング言語間の翻訳を行うプロンプト手法　C、Go→Rustのケーススタディ結果

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🔒 LLMエージェントの設計16パターン　

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🔒 ファインチューニングがLLMの幻覚（ハルシネーション）に与える影響　Googleなどによる検証結果

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🔒 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

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🔒 反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

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🔒 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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🔒 RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条

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🔒 ChatGPTの「初頭効果」について

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🔒 認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

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🔒 LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

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🔒 Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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🔒 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

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🔒 LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

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🔒 Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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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

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🔒 LLMに対して、「人間には意味が分からない滅茶苦茶な文」でプロンプトを送る手法『LM Babel』

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🔒 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

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🔒 LLMでWikipediaのような文書を作成する方法

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🔒 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