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    Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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    By AIDB Research / 2024/05/10
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    マルチモーダルLLMにおけるハルシネーション（幻覚）の原因と対策

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    By AIDB Research / 2024/05/09
    テキストだけでなく画像や動画などの視覚情...
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    LLMにおける超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

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    By AIDB Research / 2024/05/08
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    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
    LLMは人間の言葉を理解し、自然な対話が...
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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
    スタンフォード大学の研究グループが提案し...
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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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    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

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    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）

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    LLMを軽くする効果的な剪定手法『SliceGPT』

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    LLMに対するプロンプトで「無関係な」文書を混ぜたほうが出力精度が上がる可能性がRAGシステムの検証で示唆された

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    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

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    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

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    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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    人間の集団が持つアイデアはAIによって多様性が向上することが研究で示唆されています。

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