次回の更新記事：企業実務タスクにおけるLLMエージェントの能力を評価…（公開予定日：2024年12月23日）
生涯にわたりユーザーに寄り添いパーソナライズし続けるAIアシスタントの設計

生涯にわたりユーザーに寄り添いパーソナライズし続けるAIアシスタントの設計

By AIDB Research / 2024/12/20
本記事では、LLMにユーザー個別の応答能...
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動画を理解する軽量なLLM『Apollo』、オープンソースで登場（商用利用も可能）

動画を理解する軽量なLLM『Apollo』、オープンソースで登場（商用利用も可能）

By AIDB Research / 2024/12/19
本記事では、動画を理解する大規模マルチモ...
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LLMエージェントに人間のような欲求を持たせてシミュレーションする手法

LLMエージェントに人間のような欲求を持たせてシミュレーションする手法

By AIDB Research / 2024/12/18
本記事では、人間らしい行動を再現するLL...
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文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」

文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」

By AIDB Research / 2024/12/17
本記事では、言語モデルの文脈内学習につい...
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LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」

LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」

By AIDB Research / 2024/12/16
本記事では、LLMが人工言語を学習・使用...
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LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

By AIDB Research / 2024/12/13
本記事では、データ活用の現場で大きな壁と...
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研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

By AIDB Research / 2024/12/12
本記事では、816名の研究者を対象とした...
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LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

By AIDB Research / 2024/12/11
本記事では、LLMにおける新しい評価指標...
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LLMにおける事実性の評価＆向上に役立つデータセットの作り方

LLMにおける事実性の評価＆向上に役立つデータセットの作り方

By AIDB Research / 2024/12/10
本記事では、LLMが抱える「ハルシネーシ...
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OpenAI o1モデルファミリー登場　その特徴の全貌

OpenAI o1モデルファミリー登場　その特徴の全貌

By AIDB Research / 2024/12/09
この記事では、OpenAIがついにo1モ...
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LLM

米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

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RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

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OpenAIの新しいモデルo1-preview、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

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LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

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CoT（思考の連鎖）は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない

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医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

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GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

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