次回の更新記事:Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新…(公開予定日:2025年01月20日)

生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

本記事では、マイクロソフトの研究チームに...
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マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

表やグラフといった構造化された画像は、私...
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LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

本記事では、人間が思いついたゲーム理論的...
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産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

本記事では、企業における大規模言語モデル...
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LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか?

本記事では、LLMを利用した個人財務サポ...
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LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果
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』
深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功 研究者本人が解説(NEC宮川大輝氏)
小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』
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
大規模言語モデル(LLM)のこれまでとこれから④ -ベンチマーク別の優秀なモデルと将来展望編-
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-

AIDBの新サービス

チャットボットで意味ベースの検索

AIDB Seeker(ChatGPTのGPTsを起動します)

日本ディープラーニング協会

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