記事一覧

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🔒 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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🔒 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

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🔒 大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから③　-使用法・拡張法、データセット編-

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🔒 LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにさせるプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発

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🔒 LLMに敢えて間違わせてルールを覚えさせるプロンプト手法　Google DeepMindなどが考案

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🔒 LLMに「自信の度合いに応じて説明のニュアンスを変更させる」ことがユーザーの誤解を回避する

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🔒 GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』

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🔒 プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果

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🔒 CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

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🔒 プロンプトの原則26ヶ条をまとめた報告

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🔒 わずか2行のプロンプトでも実効性のある新しいアライメント手法『URIAL』

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🔒 LLMへの入力プロンプトを「意味を保持したまま」高度に圧縮する技術『LLMLingua』

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🔒 基盤モデル（GPT-4）はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される

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🔒 プロンプトを調整しないLLMのプロンプトエンジニアリング新手法『ControlPE』

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🔒 キャラを一貫して再現する画像生成メソッド『The Chosen One』

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🔒 ChatGPTなどのLLMにユーザーの性格特性を分析させる手法『PsyCoT』と実行プロンプト

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🔒 「入力プロンプト」を最新情報で自動アップデート＆最適化する手法『FRESHPROMPT』がLLMの出力精度を飛躍的に上げる

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🔒 LLMに心理療法にもとづいて「高い共感力と思いやりある会話」をさせるプロンプト手法

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🔒 ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』

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🔒 ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介