LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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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は本当に推論しているか?原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク
検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上
スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認
「シリコンの群衆」LLM集団(12体)は人間にどれほど近づくか
「ポジティブ思考」プロンプトでLLMの性能向上 さらに自動最適化プロンプトが上をいくが、奇妙な現象も
「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm(オートフォーム)』
RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる
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