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    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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    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

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    By AIDB Research / 2024/05/01
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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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    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

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    By AIDB Research / 2024/04/26
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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

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    By AIDB Research / 2024/04/25
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    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

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    By AIDB Research / 2024/04/24
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    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

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    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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    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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    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

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

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    By AIDB Research / 2024/04/18
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