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AIDBは、論文などの文献に基づいてAIの科学技術や市場にキャッチアップするためのサービスです。個人の研究や仕事探し、法人の調査や採用を支援します。2019年から運営しています。

日本ディープラーニング協会

次回の更新記事：ローカルLLM効率の2年間の進化を俯瞰する　今後のク…（公開予定日：2025年11月14日）

Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか？モデルが持つ「自信」の観点から説明

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LLMに対して、「人間には意味が分からない滅茶苦茶な文」でプロンプトを送る手法『LM Babel』

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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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LLMでWikipediaのような文書を作成する方法

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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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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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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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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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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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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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LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング

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ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか？大規模な調査の結果

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どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果　データセットと要約ノウハウも公開

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Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす

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