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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ナレッジグラフ(知識グラフ)とLLMを掛け合わせる方法のロードマップ
複数LLMに議論させ、「回答に自信がないときは発言を控えさせ」て応答品質を向上する方法
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』(Corrective Retrieval Augmented Generation:修正型の検索拡張生成)
LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』
RAGシステムに「無関係な」文書を混ぜたほうがLLMの出力精度が上がる可能性が示唆された
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
ファインチューニングとRAGを比較実験した結果 LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い
マルチモーダルLLMの技術や開発トレンド、26種類のモデル例を網羅的にまとめた報告
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